線形回帰計算機
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統計において、回帰は変数間の関係を評価するための統計的処理です。線形単回帰は、関心のある一つの変数（従属変数）が別の変数（独立変数）の変化によりどのように影響されるかを推定する手法です。

単回帰式の計算

回帰を計算するには:
X値Y値
追加詳細.. より少ないです..

統計において、回帰は変数間の関係を評価するための統計的処理です。線形単回帰は、関心のある一つの変数（従属変数）が別の変数（独立変数）の変化によりどのように影響されるかを推定する手法です。

回帰式 :

回帰式(y) = a + bx スロープ(b) = (N∑XY - (∑X)(∑Y)) / (N∑X2 - (∑X)2) インターセプト(a) = (∑Y - b(∑X)) / N どこ,

x、yは変数です。 b = 回帰直線の傾き a = 回帰直線とy軸のインターセプトポイント。 N = 値または要素の数 X = 第1のスコア Y = 第二スコア ∑XY = 第一及び第二のスコアの積の総和 ∑X = まずスコアの合計 ∑Y = 第二のスコアの合計 ∑X2 = 正方形まずスコアの合計

例 :

線形単回帰式を計算するには、
従属変数（x）と独立変数（y）の二つの変数を考えてみましょう。

X = 4, Y = 5
X = 6, Y = 8

傾き1.5、y切片-1、そして回帰式-1+1.5xが得られます。


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