回归的定义:当存在显着的线性相关时,可以使用线来估计自变量的某些值的因变量的值。
回归方程的适用范围:
假设你已经确定你可以得到回归方程,因为两个变量之间存在显着的线性相关性,方程式变为:y '= ax + b 或 y '= a + bx (有些书使用y-hat代替Y型素数)。Bluman文本使用第二个公式,然而,更多的人熟悉y = mx + b的概念 ,所以我将使用第一个。
a是回归线的斜率:
b是回归线的y轴截距:
回归线有时被称为“最佳拟合线”或“最佳拟合线”。
回归方程是斜率a穿过该点的线
写这个等式的另一种方法是
回归线的斜率可以写成
由于标准偏差不能为负,因此斜率的符号由相关系数的符号确定。这与之前的陈述一致,即回归线的斜率与相关系数具有相同的斜率。