线性回归计算中的r怎么计算

1. 线性回归计算中的r怎么计算

1、r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]
上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数。
2、简单线性回归用于计算两个连续型变量(如X，Y)之间的线性关系，
具体地说就是计算下面公式中的α和βα和β。
Y=α+βX+εY=α+βX+ε
其中εε称为残差,服从从N(0,σ2)N(0,σ2)的正态分布，自由度为(n-1) - (2-1) = n-2 为了找到这条直线的位置，我们使用最小二乘法(least squares approach)。
最小二乘法确保所有点处的残差的平方和最小时计算α和βα和β，即下面示意图中∑4i=1ε2i=ε21+ε22+ε23+ε24∑i=14εi2=ε12+ε22+ε32+ε42有最小值。

扩展资料：
线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：
1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
2、趋势线
一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。
参考资料来源：百度百科—线性回归

2. 线性回归r值怎么算

你这个回归很有问题，标准误差是0，t值都一样而且都非常大，表示你的解释变量（就是你那些个指标）之间很可能是完全共线性也就是完全线性相关（如果你用了虚拟变量，比如有三个可能的情况要表示，而你又正好用了三个虚拟变量来描述它们，就肯定是完全共线性了），而且它们和你的被解释变量应该也是完全线性相关，否则不可能算出100%的拟合优度R方。
另外一个可能是你的数据太少，甚至你的样本容量小于要估计的系数的个数，那么线性回归的结果就是可以算出一个零误差的直线。就好比你在平面直角坐标系里，如果只知道两个样本点(x1,y1),
(x2,
y2)，回归方程是
y
=
kx
+
b
+
u
，
你显然可以让
u
=
0
去估计出
k
和b，
k
=
两点连线斜率，
b
也可以算出来。这样当然会导致100%拟合。
可以的话看看你的数据，只有看到数据了才能知道真正的原因。

3. 线性回归r值怎么算

你这个回归很有问题，标准误差是0，t值都一样而且都非常大，表示你的解释变量（就是你那些个指标）之间很可能是完全共线性也就是完全线性相关（如果你用了虚拟变量，比如有三个可能的情况要表示，而你又正好用了三个虚拟变量来描述它们，就肯定是完全共线性了），而且它们和你的被解释变量应该也是完全线性相关，否则不可能算出100%的拟合优度R方。
另外一个可能是你的数据太少，甚至你的样本容量小于要估计的系数的个数，那么线性回归的结果就是可以算出一个零误差的直线。就好比你在平面直角坐标系里，如果只知道两个样本点(x1,y1),
(x2,
y2)，回归方程是
y
=
kx
+
b
+
u
，
你显然可以让
u
=
0
去估计出
k
和b，
k
=
两点连线斜率，
b
也可以算出来。这样当然会导致100%拟合。
可以的话看看你的数据，只有看到数据了才能知道真正的原因。

4. 线性回归r值怎么算

r是相关系数
r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]
上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X，Y分别表示Xi，Yi的平均数～

5. 线性回归r怎么算？

1、r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]
上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数。
2、简单线性回归用于计算两个连续型变量(如X，Y)之间的线性关系，
具体地说就是计算下面公式中的α和βα和β。
Y=α+βX+εY=α+βX+ε
其中εε称为残差,服从从N(0,σ2)N(0,σ2)的正态分布，自由度为(n-1) - (2-1) = n-2 为了找到这条直线的位置，我们使用最小二乘法(least squares approach)。
最小二乘法确保所有点处的残差的平方和最小时计算α和βα和β，即下面示意图中∑4i=1ε2i=ε21+ε22+ε23+ε24∑i=14εi2=ε12+ε22+ε32+ε42有最小值。

扩展资料：
线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：
1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
2、趋势线
一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。
参考资料来源：百度百科—线性回归

6. 线性回归方程中的相关系数r，如何求？

r=∑(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(Xi-X平均数)^2*∑(Yi-Y平均数)^2]

7. 线性回归公式r怎么求？

1、r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]
上式中”∑”表示从i=1到i=n求和；X,Y分别表示Xi,Yi的平均数。
2、简单线性回归用于计算两个连续型变量(如X，Y)之间的线性关系，
具体地说就是计算下面公式中的α和βα和β。
Y=α+βX+εY=α+βX+ε
其中εε称为残差,服从从N(0,σ2)N(0,σ2)的正态分布，自由度为(n-1) - (2-1) = n-2 为了找到这条直线的位置，我们使用最小二乘法(least squares approach)。
最小二乘法确保所有点处的残差的平方和最小时计算α和βα和β，即下面示意图中∑4i=1ε2i=ε21+ε22+ε23+ε24∑i=14εi2=ε12+ε22+ε32+ε42有最小值。

扩展资料：
线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：
1、如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。
2、趋势线
一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。
参考资料来源：百度百科—线性回归

8. 关于线性回归方程R的值问题，肿么老是1~~急！！！！

你这个回归很有问题，标准误差是0，t值都一样而且都非常大，表示你的解释变量（就是你那些个指标）之间很可能是完全共线性也就是完全线性相关（如果你用了虚拟变量，比如有三个可能的情况要表示，而你又正好用了三个虚拟变量来描述它们，就肯定是完全共线性了），而且它们和你的被解释变量应该也是完全线性相关，否则不可能算出100%的拟合优度R方。

另外一个可能是你的数据太少，甚至你的样本容量小于要估计的系数的个数，那么线性回归的结果就是可以算出一个零误差的直线。就好比你在平面直角坐标系里，如果只知道两个样本点(x1,y1), (x2, y2)，回归方程是 y = kx + b + u ， 你显然可以让 u = 0 去估计出 k 和b，
k = 两点连线斜率， b 也可以算出来。这样当然会导致100%拟合。 

可以的话看看你的数据，只有看到数据了才能知道真正的原因。