直线回归方程中的截距.斜率

2．.直线的五种方程（1）点斜式(直线过点,且斜率为k)．（2）斜截式(b为直线在y轴上的截距).（3）两点式()(、()).(4)截距式(a,b分别为直线的横、纵截距,)（5）一般式(其中A、B不同

http://www.pep.com.cn/gzsx/jszx/xkbsyjc/dzkb/xx23/201006/t20100621_651225.htm

那个像E的符号是希腊字母,念“西格玛”,在数学上常表示为”求和“的意思.如果已知一条直线上的n个点(xi,yi),则求最接近这n个点的直线y=bx+a可以直接用此公式.b的分子展开即表示为：(x1y1

y=bx+a用公式.b的分子为：(x1y1+x2y2+...xnyn)-nx'y',x',y'分别为xi,yi的平均值b的分母为：(x1^2+x2^2+...xn^2)-n(x')^2求出了b之后,再

当然不是,R2是用来衡量解释变量对被解释变量的解释力的,显著性需要看回归系数的t统计量或F统计量,看起在选点的显著水平下是否显著.再问：作者认为种子重量每增加1g发芽率就提高2.17%，对吗？再答：那

由于在回归系数b的计算公式中，与相关指数的计算公式中，它们的分子相同，故选B．再问：能解释一下吗

“估”或“尖”

回归直线的斜率估计值为1.16说明是一元线性回归,模型方程为Yi=α+βXi,β=1.16样本点的中心为（3,5）即样本均值为x=3,y=5一元线性回归的回归线经过样本均值,将值带入Yi=α+βXi,

回归直线的斜率估计值为1.23说明是一元线性回归,模型方程为Yi=α+βXi,β=1.23样本点的中心为（4,5）即样本均值为x=4,y=5一元线性回归的回归线经过样本均值,将值带入Yi=α+βXi,

附件里有文件!再问：能告诉我这里公式的几个数大概是怎么来的吗？能根据这些把截距、斜率、相关系数等求出来吗？y=0.375x-15661R²=0.043能把这里面各个符号的含义大概讲解一下吗再

回归直线的斜率估计值为2说明是一元线性回归,模型方程为Yi=α+βXi,β=2样本点的中心为（3,5）即样本均值为x=3,y=5一元线性回归的回归线经过样本均值,将值带入Yi=α+βXi,α=-1回归

可分别读做“b的统计值”、“a的统计值”或读做“b尖”、“a尖”

回归直线的斜率的估计值为1.23，样本的中心点为（5，4），根据回归直线方程恒过样本的中心点，可得回归直线方程为y-4=1.23（x-5），即y＝1.23x−2.15．故答案为：y＝1.23x−2.1

由条件知，.x＝4，.y＝5，设回归直线方程为̂y＝1.23x+a，则a＝.y−1.23.x＝0.08．故回归直线的方程是̂y=1.23x+0.08故答案为：̂y=1.23x+0.08

法一：由回归直线的斜率的估计值为1.23，可排除D由线性回归直线方程样本点的中心为（4，5），将x=4分别代入A、B、C，其值依次为8.92、9.92、5，排除A、B法二：因为回归直线方程一定过样本中

法一：由回归直线的斜率的估计值为2.2，可排除C，D由线性回归直线方程样本点的中心为（4，6.2），将x=4分别代入A、B其值依次为12.8、6.2，排除A法二：因为回归直线方程一定过样本中心点，将样

我记得我们上学时,老师念的是b尖.

直线回归方程：当两个变量x与y之间达到显著地线性相关关系时,应用最小二乘法原理确定一条最优直线的直线方程y=a+bx,这条回归直线与个相关点的距离比任何其他直线与相关点的距离都小,是最佳的理想直线.回

说明受教育程度与贫困的相关性为0.8!线性回归直线方程中斜率的估计值说明了两者的相关程度.谢谢

回归方程是根据样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（依变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式.回归直线方程用得比较多,可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b,从而得到回归直线方