Como faço a regressão linear nos dados?

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Explicação:

Eu não sei exatamente o que você quer dizer primeiro você obtém seu conjunto de dados onde você regride y em x para descobrir como uma mudança em x afeta y.

x y

1 4

2 6

3 7

4 6

5 2

E você quer encontrar a relação entre xey então diga que acredita que o modelo é como

# y = mx + c #

ou nas estatísticas

# y = beta_0 + beta_1x + u #

estes # beta_0, beta_1 # são os parâmetros na população e #você# é o efeito de variáveis não observadas, também chamado de termo de erro, então você quer estimadores # hatbeta_0, hatbeta_1 #

assim # haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x #

Isso informa que os coeficientes previstos lhe darão o valor y previsto.

Então, agora você quer encontrar as melhores estimativas para esses coeficientes, fazendo isso, encontrando a menor diferença entre o valor real de y e o previsto.

#min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 ~ hatbeta_0, hatbeta_1 #

Isso basicamente diz que você quer o mínimo da soma das diferenças entre os valores y reais e os valores y previstos para sua linha de regressão

Então as fórmulas para encontrá-las são

# hatbeta_1 = (sum_ (i = 1) ^ n (x_i- barx) (y_i-bary)) / (soma_ (i = 1) ^ n (x_i-barx) ^ 2) #

# hatbeta_0 = bary-hatbeta_1barx #