text: То есть мы сначала вычисляем следующие величины (все суммы берутся по i = 1 : n): x ¯ = 1 n ∑ x i , y ¯ = 1 n ∑ y i , s x x = 1 n − 1 ∑ ( x i − x ¯ ) 2 , s x y = 1 n − 1 ∑ ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) , s y y = 1 n − 1 ∑ ( y i − y ¯ ) 2 . {\displaystyle {\begin{aligned}&{\overline {x}}={\frac {1}{n}}\sum x_{i},\quad {\overline {y}}={\frac {1}{n}}\sum y_{i},\\&s_{xx}={\tfrac {1}{n-1}}\sum (x_{i}-{\overline {x}})^{2},\\&s_{xy}={\tfrac {1}{n-1}}\sum (x_{i}-{\overline {x}})(y_{i}-{\overline {y}}),\\&s_{yy}={\tfrac {1}{n-1}}\sum (y_{i}-{\overline {y}})^{2}.\end{aligned}}} Наконец, параметры оценки методом наименьших квадратов будут: β ^ 1 = s y y − δ s x x + ( s y y − δ s x x ) 2 + 4 δ s x y 2 2 s x y , β ^ 0 = y ¯ − β ^ 1 x ¯ , x ^ i ∗ = x i + β ^ 1 β ^ 1 2 + δ ( y i − β ^ 0 − β ^ 1 x i ) . {\displaystyle {\begin{aligned}&{\hat {\beta }}_{1}={\frac {s_{yy}-\delta s_{xx}+{\sqrt {(s_{yy}-\delta s_{xx})^{2}+4\delta s_{xy}^{2}}}}{2s_{xy}}},\\&{\hat {\beta }}_{0}={\overline {y}}-{\hat {\beta }}_{1}{\overline {x}},\\&{\hat {x}}_{i}^{*}=x_{i}+{\frac {{\hat {\beta }}_{1}}{{\hat {\beta }}_{1}^{2}+\delta }}(y_{i}-{\hat {\beta }}_{0}-{\hat {\beta }}_{1}x_{i}).\end{aligned}}} В случае равенства дисперсий ошибок, т.е. в случае δ = 1 {\displaystyle \delta =1} , регрессия Деминга становится ортогональной регрессией — она минимизирует сумму квадратов расстояний от точек выборки до регрессионной прямой.