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回归直线法是什么?(回归直线法的原理)

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回归直线法是一种统计分析方法,也叫线性回归分析。它是根据样本点的横纵坐标值以及它们之间的拟合关系,推断两个变量之间的数学函数方程。回归直线法可以用来预测未知的数据值,并可以检验变量之间的相关程度。通过回归可以检验数据的理论模型是否符合实际情况。

回归直线法的基本原理是:通过回归分析,获得拟合函数,即假设每一对自变量和因变量之间有一定的线性关系,而此线性关系可以用一条线表示,这条线称为回归直线,它是由自变量与因变量之间的函数关系表示出来的一条线,可用其进行数据预测。

回归直线法是什么?(回归直线法的原理)

回归直线法由两个步骤组成:

一是获得回归方程:

首先,从观察数据中推断出自变量与因变量之间的线性关系的方程,这就是回归方程,或称拟合函数。

二是预测未知数据:

用获得的拟合函数可以进行未知数据的预测,即在观察数据之外,求出一定范围内的两个变量值,对未知数据进行估计。

拓展知识:

回归分析的主要应用是假设检验,通过其他变量预测因变量的变化,以及预测因变量的值。回归分析的应用范围广泛,在经济学、医学、生物学、物理学、心理学等许多学科都有广泛的应用。



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