1 线性拟合公式为y = kx + b,其中k为斜率,b为截距。
2 这个公式的推导是基于最小二乘法的原理,即通过最小化误差平方和,得到最优解,即最接近真实数据的拟合线。
3 在具体应用中,可以通过Excel等工具进行线性回归分析,得到拟合直线的斜率和截距,从而对数据进行预测和分析。
线性拟合公式推导
1 线性拟合公式为y = kx + b,其中k为斜率,b为截距。
2 这个公式的推导是基于最小二乘法的原理,即通过最小化误差平方和,得到最优解,即最接近真实数据的拟合线。
3 在具体应用中,可以通过Excel等工具进行线性回归分析,得到拟合直线的斜率和截距,从而对数据进行预测和分析。
R^2==∑(y预测-y)^2/==∑(y实际-y)^2,y是平均数。
如果R2=0.775,则说明变量y的变异中有77.5%是由变量X引起的。
当R2=1时,表示所有的观测点全部落在回归直线上。当R2=0时,表示自变量与因变量无线性关系。
r是相关系数r=∑(Xi-X)(Yi-Y)/根号[∑(Xi-X)²×∑(Yi-Y)²]上式中”∑”表示从i=1到i=n求和;X,Y分别表示Xi,Yi的平均数~