Răspuns:
Toate acestea înseamnă minimul dintre suma diferenței dintre valoarea reală y și valoarea predicției y.
Explicaţie:
Doar înseamnă minimul dintre suma tuturor resuidelor
toate acestea înseamnă minimul dintre suma diferenței dintre valoarea reală y și valoarea predicției y.
În acest fel, prin minimizarea erorii între predicția și eroarea, veți obține cea mai bună potrivire pentru linia de regresie.
Cele mai mari din cele 2 numere sunt 11 mai mici de 3 ori mai mici. Suma este de 69. Care sunt numerele?
Culoarea (magenta) (x = 20 Fie ca numerele sa fie x si 3x-11 Potrivit intrebarii, x + 3x-11 = 69 4x-11 = 69 4x = 69 + 11 4x = 80 x = (magenta) (x = 20 ~ Sper că vă ajută! :)
Cele mai mari dintre cele două numere sunt 1 mai mici de 8 ori mai mici. Suma lor este de 179. Cum găsiți numerele?
Cele două numere sunt 20 și 159 Definiți culoarea (alb) ("XXX") b = culoarea mai mare (mai mare) (alb) ("XXX") s = ") b = 8s-1 [2] culoare (alb) (" XXX ") b + s = 179 (8s-1) "XXX") 8s-1 + s = 179 Simplificați [4] culoare (alb) (XXX) 9s = 180 [5] [6] culoare (alb) ("XXX") b + 20 = 179 [7] culoare (alb)
De ce este folosită metoda obișnuită cu cele mai mici pătrate într-o regresie liniară?
Dacă ipotezele Gauss-Markof dețin atunci OLS furnizează cea mai mică eroare standard a oricărui estimator liniar, deci cel mai bun estimator linear imparțial. Având în vedere aceste ipoteze Co-eficenții parametrilor sunt liniare, aceasta înseamnă doar că beta_0 și beta_1 sunt liniare, dar variabila x nu are pentru a fi liniar poate fi x ^ 2 Datele au fost luate dintr-un eșantion aleatoriu Nu există o multi-colinearitate perfectă astfel încât două variabile nu sunt perfect corelate. E (u / x_j) = 0 presupune ipoteza condiționată este zero, ceea ce înseamnă că variabilele x_j nu oferă nicio info