您正在使用新版界面(Beta)。返回原版界面

本页面由机器翻译自动翻译而成,翻译内容可能存在不准确之处,敬请谅解。

keisan服务于日常生活和工作的高精度计算网站

线性回归

管理书签
通过线性回归分析输入的分布表并绘制图表。
线性回归:y=A+Bx
(点击下表的各个单元格进行输入)
数据 (
表格输入) 
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
相关系数r的解读
  0.7<|r|≦1     相关性强
  0.4<|r|<0.7   相关性中等
  0.2<|r|<0.4   相关性弱
  0≦|r|<0.2     无相关性


\(\normalsize\ Linear\ regression\\ (1)\ mean:\ \bar{x}={\large \frac{{\small \sum}{x_i}}{n}},\hspace{10px}\bar{y}={\large \frac{{\small \sum}{y_i}}{n}}\\ (2)\ trend\ line:\ y=A+Bx,\hspace{10px} B={\large\frac{Sxy}{Sxx}},\hspace{10px} A=\bar{y}-B\bar{x}\\ (3)\ correlation\ coefficient:\ r=\frac{\normalsize S_{xy}}{\normalsize \sqrt{S_{xx}}\sqrt{S_{yy}}}\\ \hspace{20px}S_{xx}={{\small \sum}(x_i-\bar{x})^2}={{\small \sum} x_i^2}-n \cdot \bar{x}^2\\ \hspace{20px}S_{yy}={{\small \sum}(y_i-\bar{y})^2}={{\small \sum} y_i^2}-n \cdot \bar{y}^2\\ \hspace{20px}S_{xy}={{\small \sum}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}={{\small \sum} x_i y_i}-n \cdot \bar{x}\bar{y}\\ \)

目前还没有关于此计算的用户评价。