條款:任何統計工作通常通過簡潔的資料形式來簡化. 一個簡單的桌子非常適合這個目的. 為了計算估計的標準誤差,您將使用五種不同的測量或計算. 因此,建立一個五列表是有幫助的. 標記五個列如下:x{\displaystyle x} y{\displaystyle y} y′{\displaystyle y^{\prime }} y−y′{\displaystyle y-y^{\prime }} (y−y′) 2{\displaystyle (y-y^{\prime }) ^{2}} 注意,上圖所示的表格執行了相反的減法,y′−y{\displaystyle y^{prime \ }-y}. 然而,更標準的順序是y−y′{\displaystyle y-y^{\prime }}. 因為最後一列的值是平方的, 負值是沒有問題, 也不會改變結果. 儘管如此,你應該認識到更標準的計算是y−y′{\displaystyle y-y^{\prime }}. 在收集資料後, 您將有資料值的對. 對於這些統計計算,獨立變數被標記為x{\displaystyle x},依賴變數是y{\displaystyle y}. 在資料表的前兩個列中輸入這些值. 資料的順序和配對對於這些計算很重要. 你需要小心把你的資料點配對在一起. 對於上述示例計算,資料對如下: (1,2) (2,4) (3,5) (4,4) (5,5) 使用您的資料結果,您將能夠計算迴歸線. 這也被稱為最合適的直線或最小平方線. 這種計算很繁<unk>,但可以用手做. 另外,你可以使用手持式圖形計算器或一些線上程式, 在本文中,我們假定您已經掌握了迴歸線方程,或者它已經通過一些先前的方法得到預測. 對於上圖中的樣本資料集,迴歸直線是 y′=0.6x+2.2{\displaystyle y^{\prime }=0.6x+2.2}. 您可以使用該直線的方程計算您研究中的每個x值的預測y值, 或您未測量的其他理論x值. 使用迴歸直線的方程,計算或預測y′{\displaystyle y^{\prime }}的值. 在方程中插入x值,並以如下方式為y′{\displaystyle y^{\prime }}找到結果: y′=0.6x+2.2{\displaystyle y^{\prime }=0.6x+2.2} y′(1) =0.6(1) +2.2=2.8{\displaystyle y^{\prime }(1) =0.6(1) +2.2=2.8} y′(2) =0.6(2) +2.2=3.4{\displaystyle y^{\prime }(2) =0.62) +2.2=3.4} y′(3) =0.63) +2.2=4.0{\displaystyle y^{\prime }(3) =0.63) +2.2=4.0{\displaystyle y^{\prime }(3) =0.64) +2.2=4.6{\displaystyle y^{\prime }(4) +2.2=4.2.2=5.6} =0.2=5.5{\displaystyle y^{\prime }(2=5.2} 這篇文章要說什麼?
建立一個五列資料表. 輸入您測量的資料的資料值. 計算一個迴歸線. 從迴歸線計算預測值.