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Comment calculer coefficients de régression multiple

Régression des moindres carrés calcule les paramètres statistiques utilisées pour construire un modèle prédictif dans laquelle la valeur d'une variable dépendante y peut être estimée en utilisant les valeurs connues d'un ensemble de variables indépendantes x j (j). Les mathématiques utilisées pour calculer les coefficients x j minimiser la différence de la somme des carrés entre le x et n paires observée y à déterminer un et un ensemble d'hôtes et de telle sorte que y = B (i) x (i) + A fournit le meilleur modèle prédictif.


Sommaire

  • Instructions

    • Choses que vous devez

    • Calculatrice

    Instructions

    1. 1

      Obtenir n, la taille de l'échantillon pour lequel vous calculez les moindres carrés x-coefficients dans le modèle calculé.

    2. 2

      Calculez la somme de chacune des paires de j des x observés (i) et les valeurs y et les appeler Sum (X (i)) et Somme (Y).

    3. 3

      Calculer le carré de la somme de chacune des j observé x (i) les valeurs et les appeler Sum (X (i)) ^ 2.

    4. 4

      Calculer la somme des carrés de chacun des j observé x écarts (i) de la valeur de la moyenne de x (x (i) - x (i) bar) ^ 2 et appeler Sum (x (i) ^ 2).

    5. 5

      Calculer la somme des produits croisés de chacun des j observé x (i) des écarts de valeurs de la moyenne de x (i), (x (i) - x (i) bar) fois les déviations de la valeur de y observées à partir de la moyenne de y (y - bar y) et l'appeler Sum (x (i) y).

    6. 6

      Calculer chacun des coefficients de régression b j (i) selon la formule suivante:
      b (i) = [n (Somme (x (i) y) - Somme (X (i)) Somme (Y)] / [NSUM (x (i) ^ 2) - Somme (X (i)) ^ 2 ].

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