文章:任何統計工作通常都能透過簡潔的格式進行. 這樣的桌子很好用. 估算標準誤差的計算方法是使用五種不同的測量或計算方法. 建立五列表是很有幫助的. 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}} 請注意,上圖所示的表格進行相反的減除, y′−y{\displaystyle y^{prime \ }-y}. 這樣的數字並不常見, 因為最後一列的數值是平方的, 這樣的計算方式是 y−y′{\displaystyle y-y^{\prime }} 在收集資料後, 這些統計計算中,獨立變數被標記為x{\displaystyle x},依賴變數或結果變數為y{\displaystyle y}. 這些數值請輸入您的資料表前兩列. 這些資料的順序和配對對這些計算很重要. 您必須小心將對聯的資料點放在一起. 在上述示例計算中, 資料對如下: (1,2) (2,4) (3,5) (4,4) (5,5) 運用資料結果, 這也稱為最合適的直線或最小平方的直線. 這項計算很繁<unk>, 或是使用手持式圖形計算器或網路程式, 這篇文章假設你已掌握回歸線方程式或是用一些先前的方法預測了它. 對於上圖中的樣本資料集, 回歸直線為 y′=0.6x+2.2{\displaystyle y^{\prime }=0.6x+2.2}. 您可以用這個直線的方程式來計算您研究中的每個x值的預測y值, 使用回歸直線的方程式,為每個x的值計算或預測y′{\displaystyle y^{\prime }}的值. 請將x值插入方程式,並以以下方式為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=4.0{\displaystyle y^{\prime }(4) +2.2=4.2=4.6=5.5) 這篇文章要說什麼?
建立一個五列資料表. 請輸入您的測量資料的資料值. 計算一個回歸線. 計算回歸線的預測值.