Conţinut
Unul dintre cele mai de bază instrumente pentru inginerie sau analize științifice este regresia liniară. Această tehnică începe cu un set de date în două variabile. Variabila independentă se numește de obicei „x” și variabila dependentă se numește de obicei „y”. Scopul tehnicii este identificarea liniei, y = mx + b, care să se apropie de setul de date. Această linie de tendință poate arăta, grafic și numeric, relații între variabilele dependente și independente. Din această analiză de regresie, se calculează și o valoare pentru corelație.
Identificați și separați valorile x și y ale punctelor dvs. de date. Dacă utilizați o foaie de calcul, introduceți-le în coloane adiacente. Ar trebui să existe același număr de valori x și y. Dacă nu, calculul va fi incorect sau funcția foii de calcul va întoarce o eroare. x = (6, 5, 11, 7, 5, 4, 4) y = (2, 3, 9, 1, 8, 7, 5)
Calculați valoarea medie pentru valorile x și valorile y împărțind suma tuturor valorilor la numărul total de valori din set. Aceste medii vor fi denumite "x_avg" și y_avg. "X_avg = (6 + 5 + 11 + 7 + 5 + 4 + 4) / 7 = 6 y_avg = (2 + 3 + 9 + 1 + 8 + 7 + 5) / 7 = 5
Creați două seturi de date noi scăzând valoarea x_avg din fiecare valoare x și valoarea y_avg din fiecare valoare y. x1 = (6 - 6, 5 - 6, 11 - 6, 7 - 6 ...) x1 = (0, -1, 5, 1, -1, -2, -2) y1 = (2 - 5, 3 - 5, 9 - 5, 1 - 5, ...) y1 = (-3, -2, 4, -4, 3, 2, 0)
Înmulțiți fiecare valoare x1 cu fiecare valoare y1, în ordine. x1y1 = (0 * -3, -1 * -2, 5 * 4, ...) x1y1 = (0, 2, 20, -4, -3, -4, 0)
Pătrate fiecare valoare x1. x1 ^ 2 = (0 ^ 2, 1 ^ 2, -5 ^ 2, ...) x1 ^ 2 = (0, 1, 25, 1, 1, 4, 4)
Calculați sumele valorilor x1y1 și x1 ^ 2. sum_x1y1 = 0 + 2 + 20 - 4 - 3 - 4 + 0 = 11 sum_x1 ^ 2 = 0 + 1+ 25 + 1 + 1 + 4 + 4 = 36
Împărțiți „sum_x1y1” la „sum_x1 ^ 2” pentru a obține coeficientul de regresie. sum_x1y1 / sum_x1 ^ 2 = 11/36 = 0.306