Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Линейная регрессия




Пусть (X, Y) — двумерная случайная величина, где X и Y — зависимые случайные величины. Оказывается возможным приближенное представление величины Y в виде линейной функции величины X:

(24)

где а и b — параметры, подлежащие определению. Обычно эти величины определяются с помощью метода наименьших квадратов.

Функция называется среднеквадратической регрессией Y на X

Линейная средняя квадратическая регрессия Y на X имеет вид

, (25)

где определяется формулой (22), ту = М (Y) и тx = М (X) — математические ожидания, соответственно, случайных величин Y и X.

Коэффициент b = называют коэффициентом регрессии Y на X, а прямую, реализующую линейную зависимость (25) случайной величины Y от случайной величины X,

(26)

прямой среднеквадратической регрессии Y на X. Поскольку зависимость (26) является приближенной, то существует погрешность итога приближения, называемая остаточной дисперсией:

(27)

Для оценки среднеквадратичной погрешности линейной регрессии обычно используют величину .

 


mylektsii.ru - Мои Лекции - 2015-2019 год. (0.007 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал