5555241288

5555241288



Prosta regresji_

Prostą regresji drugiego rodzaju zmiennej losowej Y względem zmiennej losowej X nazywamy prostą o równaniu y=ax+b, której współczynniki a i b są tak dobrane, aby średnie odchylenie kwadratowe zmiennej losowej Y od zmiennej losowej aX+b było najmniejsze:

e[Y—(aX+b}f = min

Można wykazać, że współczynniki takiej prostej dadzą się wyliczyć jako:

a = p

b = EY - a ■ EX

WYKŁAD 3



1.    Zmienna losowa dwuwymiarowa

2.    Rozkład i dystrybuanta

3.    Rozkłady brzegowe

4.    Rozkłady warunkowe

5.    Charakterystyki

6.    Korelacja i niezależność

7.    Prosta regresji

8.    Regresja ortogonalna

9.    Próba losowa i populacja

10.    Parametr rozkładu i estymator

11.    Estymacja przedziałowa




Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
39 (513) Biblioteczka Opracowań Matematycznych Równanie linii regresji l!-go rodzaju zmiennej losowe
17 04 2007 part II LINIE REGRESJIPierwszego rodzaju: Proste łączące punkty    (x,y„)D
o 118% (regresja przekrojowa metoda najmniejszych kwadratów) lub o 309% (regresja przekrojowa, metod
17024 statystyka skrypt49 4.4. Regresja wielokrotna — wybór zmiennych 4.4.1. Opis metody Dotychczas
128 II. Funkcje jednej zmiennej punkt jc=0 jest punktem nieciągłości drugiego rodzaju — z obu stron;
73520 IMG 1301084422 ZADANIE Nr 1 OSLINIOWA REGRESJA WIELOKROTNA Ogólne równanie liniowej regresji
Regresja - wzory Regresja — wykres współczynnik zmienności    Regresja -
Regresja - wzory Regresja liniowa    Regresja - wykres Współczynnik zmienności
Weryfikacja modelu regresji liniowej jednej zmiennej objaśniającej: procedura weryfikacji statystycz
128 II. Funkcje jednej zmiennej punkt jc=0 jest punktem nieciągłości drugiego rodzaju — z obu stron;
128 II. Funkcje jednej zmiennej punkt jc=0 jest punktem nieciągłości drugiego rodzaju — z obu stron;
128 U. Funkcje jednej zmiennej punkt x=Q jest punktem nieciągłości drugiego rodzaju — z obu stron;
Analiza regresji między dwiema zmiennymi _ ad —bc ad +bc
przewodnikPoPakiecieR 7 Wybrane procedury statystyczno U budujemy model regresji logistycznej z jedn

więcej podobnych podstron