¿Cómo realizo la regresión lineal en los datos?

Responder:

Necesitas ver la respuesta completa para entender.

Explicación:

No sé completamente qué quiere decir primero que obtiene su conjunto de datos donde regresa y en x para descubrir cómo un cambio en x afecta a y.

x y

1 4

2 6

3 7

4 6

5 2

Y quieres encontrar la relación entre x e y, por lo tanto, dices que crees que el modelo es como

# y = mx + c #

o en las estadísticas

# y = beta_0 + beta_1x + u #

estas # beta_0, beta_1 # Son los parámetros en la población y # u # es el efecto de las variables no observadas que de otro modo se llama el término de error, por lo que desea estimadores # hatbeta_0, hatbeta_1 #

Asi que # haty = hatbeta_0 + hatbeta_1x #

Esto le indica que los coeficientes pronosticados le darán el valor y pronosticado.

Entonces, ahora que desea encontrar las mejores estimaciones para estos coeficientes, hacemos esto encontrando la diferencia más baja entre el valor de y real y el previsto.

#min sum_ (i = 1) ^ nhatu_i ^ 2 ~ hatbeta_0, hatbeta_1 #

Básicamente, esto dice que desea el mínimo de la suma de las diferencias entre los valores reales de y y los valores de y pronosticados para su línea de regresión.

Así que las fórmulas para encontrarlos son:

# hatbeta_1 = (sum_ (i = 1) ^ n (x_i- barx) (y_i-bary)) / (sum_ (i = 1) ^ n (x_i-barx) ^ 2) #

# hatbeta_0 = bary-hatbeta_1barx #