Απάντηση:
Όλα αυτά σημαίνει ότι είναι το ελάχιστο μεταξύ του αθροίσματος της διαφοράς μεταξύ της πραγματικής τιμής y και της προβλεπόμενης τιμής y.
Εξήγηση:
Ακριβώς σημαίνει το ελάχιστο μεταξύ του συνόλου όλων των πιστώσεων
αυτό σημαίνει ότι είναι το ελάχιστο μεταξύ του αθροίσματος της διαφοράς μεταξύ της πραγματικής τιμής y και της προβλεπόμενης τιμής y.
Με αυτόν τον τρόπο, ελαχιστοποιώντας το σφάλμα μεταξύ του προβλεπόμενου και του σφάλματος, έχετε την καλύτερη προσαρμογή για τη γραμμή παλινδρόμησης.
Ο 20ος όρος μιας αριθμητικής σειράς είναι log20 και ο 32ος όρος είναι log32. Ακριβώς ένας όρος στην ακολουθία είναι ένας λογικός αριθμός. Ποιος είναι ο λογικός αριθμός;
Ο δέκατος όρος είναι log10, που ισούται με 1. Αν ο 20ος όρος είναι log 20 και ο 32ος όρος είναι log32, τότε ο δέκατος όρος είναι log10. Log10 = 1. 1 είναι ένας λογικός αριθμός. Όταν ένα μητρώο γράφεται χωρίς "βάση" (ο δείκτης μετά το αρχείο καταγραφής), υποδηλώνεται μια βάση 10. Αυτό είναι γνωστό ως "κοινό ημερολόγιο". Η βάση αρχείου καταγραφής 10 από το 10 ισούται με 1, επειδή το 10 στην πρώτη ισχύ είναι ένα. Ένα χρήσιμο πράγμα που πρέπει να θυμόμαστε είναι ότι "η απάντηση σε ένα ημερολόγιο είναι ο εκθέτης". Ένας λογικός αριθμός είναι ένας αριθμός που μπορεί να εκφραστεί ως σιτηρέσιο ή κλάσμα
Πώς μπορώ να εκτελέσω γραμμική παλινδρόμηση στα δεδομένα;
Πρέπει να δείτε την πλήρη απάντηση για να καταλάβετε ότι δεν ξέρω πλήρως τι εννοείτε πρώτα ότι παίρνετε το σύνολο δεδομένων σας όπου παλινδρομείτε στο x για να βρείτε πώς μια αλλαγή στα x αποτελέσματα y. xy 1 4 2 6 3 7 4 6 5 2 Και θέλετε να βρείτε τη σχέση μεταξύ x και y, έτσι λέτε ότι πιστεύετε ότι το μοντέλο είναι σαν y = mx + c ή σε στατιστικά στοιχεία y = beta_0 + beta_1x + u αυτά τα beta_0, beta_1 είναι οι παράμετροι στον πληθυσμό και το u είναι η επίδραση των μη παρατηρημένων μεταβλητών ονομάζεται διαφορετικά ο όρος σφάλματος έτσι θέλετε εκτιμητές hatbeta_0, hatbeta_1 So haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x Αυτό σας λέει ότ
Γιατί χρησιμοποιείται η συνήθης μέθοδος των τετραγώνων σε γραμμική παλινδρόμηση;
Αν οι υποθέσεις Gauss-Markof κατέχουν τότε το OLS παρέχει το χαμηλότερο τυποποιημένο σφάλμα οποιουδήποτε γραμμικού εκτιμητή ώστε ο καλύτερος γραμμικός αμερόληπτος εκτιμητής Δεδομένων αυτών των παραδοχών Οι παράμετροι συν-αποτελεσματικότητας είναι γραμμικές, αυτό σημαίνει απλώς ότι οι beta_0 και οι beta_1 είναι γραμμικές αλλά η μεταβλητή x δεν έχει για να είναι γραμμική μπορεί να είναι x ^ 2 Τα δεδομένα έχουν ληφθεί από ένα τυχαίο δείγμα Δεν υπάρχει τέλεια πολύ-collinearity έτσι δύο μεταβλητές δεν είναι απολύτως συσχετισμένες. E (u / x_j) = 0 σημαίνει ότι η υποθετική προϋπόθεση είναι μηδενική, πράγμα που σημαίνει ότι οι μετ