德州仪器怎么计算线性回归

1. 线性回归 怎么算

线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,运用十分广泛.分析按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析.如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析.如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析.
数据组说明线性回归
我们以一简单数据组来说明什么是线性回归.假设有一组数据型态为 y=y(x),其中 x={0,1,2,3,4,5},y={0,20,60,68,77,110} 如果我们要以一个最简单的方程式来近似这组数据,则非一阶的线性方程式莫属.先将这组数据绘图如下 图中的斜线是我们随意假设一阶线性方程式 y=20x,用以代表这些数据的一个方程式.以下将上述绘图的 MATLAB 指令列出,并计算这个线性方程式的 y 值与原数据 y 值间误差平方的总合.>> x=[0 1 2 3 4 5]; >> y=[0 20 60 68 77 110]; >> y1=20*x; % 一阶线性方程式的 y1 值 >> sum_sq = sum((y-y1).^2); % 误差平方总合为 573 >> axis([-1,6,-20,120]) >> plot(x,y1,x,y,'o'),title('Linear estimate'),grid 如此任意的假设一个线性方程式并无根据,如果换成其它人来设定就可能采用不同的线性方程式；所以我们 须要有比较精确方式决定理想的线性方程式.我们可以要求误差平方的总合为最小,做为决定理想的线性方 程式的准则,这样的方法就称为最小平方误差(least squares error)或是线性回归.MATLAB的polyfit函数提供了 从一阶到高阶多项式的回归法,其语法为polyfit(x,y,n),其中x,y为输入数据组n为多项式的阶数,n=1就是一阶 的线性回归法.polyfit函数所建立的多项式可以写成 从polyfit函数得到的输出值就是上述的各项系数,以一阶线性回归为例n=1,所以只有 二个输出值.如果指令为coef=polyfit(x,y,n),则coef(1)= ,coef(2)=,...,coef(n+1)= .注意上式对n 阶的多 项式会有 n+1 项的系数.我们来看以下的线性回归的示范：>> x=[0 1 2 3 4 5]; >> y=[0 20 60 68 77 110]; >> coef=polyfit(x,y,1); % coef 代表线性回归的二个输出值 >> a0=coef(1); a1=coef(2); >> ybest=a0*x+a1; % 由线性回归产生的一阶方程式 >> sum_sq=sum(y-ybest).^2); % 误差平方总合为 356.82 >> axis([-1,6,-20,120]) >> plot(x,ybest,x,y,'o'),title('Linear regression estimate'),grid
[编辑本段]线性回归拟合方程
最小二乘法
一般来说,线性回归都可以通过最小二乘法求出其方程,可以计算出对于y=bx+a的直线,其经验拟合方程如下：其相关系数（即通常说的拟合的好坏）可以用以下公式来计算：理解回归分析的结果
虽然不同的统计软件可能会用不同的格式给出回归的结果,但是它们的基本内容是一致的.我们以STATA的输出为例来说明如何理解回归分析的结果.在这个例子中,我们测试读者的性别（gender）,年龄（age）,知识程度（know）与文档的次序（noofdoc）对他们所觉得的文档质量(relevance)的影响.输出：Source | SS df MS Number of obs = 242 -------------+------------------------------------------ F ( 4,237) = 2.76 Model | 14.0069855 4 3.50174637 Prob > F = 0.0283 Resial | 300.279172 237 1.26700072 R-squared = 0.0446 ------------- +------------------------------------------- Adj R-squared = 0.0284 Total | 314.286157 241 1.30409194 Root MSE = 1.1256 ------------------------------------------------------------------------------------------------ relevance | Coef.Std.Err.t P>|t| Beta ---------------+-------------------------------------------------------------------------------- gender | -.2111061 .1627241 -1.30 0.196 -.0825009 age | -.1020986 .0486324 -2.10 0.037 -.1341841 know | .0022537 .0535243 0.04 0.966 .0026877 noofdoc | -.3291053 .1382645 -2.38 0.018 -.1513428 _cons | 7.334757 1.072246 6.84 0.000 .-------------------------------------------------------------------------------------------
输出
这个输出包括一下及部分.左上角给出方差分析表,右上角是模型拟合综合参数.下方的表给出了具体变量的回归系数.方差分析表对大部分的行为研究者来讲不是很重要,我们不做讨论.在拟合综合参数中,R-squared 表示因变量中多大的一部分信息可以被自变量解释.在这里是4.46%,相当小.
回归系数
一般地,我们要求这个值大于5%.对大部分的行为研究者来讲,最重要的是回归系数.我们看到,年龄增加1个单位,文档的质量就下降 -.1020986个单位,表明年长的人对文档质量的评价会更低.这个变量相应的t值是 -2.10,绝对值大于2,p值也

2. 德州仪器计算器怎么计算方差求解答

你用的是哪个型号的TI计算器？TI-84求方差的方法是：2ndF DRG 1 数字M+数字 RCL 4(平均数) RCL 6{方差。我们是TI计算器的中国总代理，不明白可以随时问我。

3. 德州仪器计算器怎么计算方差

1、首先，开启电子计算器，按一下“ON"左侧的“MODE/SET UP”键。

(3)德州仪器怎么计算线性回归扩展阅读：

方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小并把它叫做这组数据的方差，记作S2。 在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定。

参考资料来源：网络-方差

4. 刚买的德州仪器金融计算器，请问怎么打开使用啊………

按下ON/OFF键即可打开使用，买计算器时会带有一个说明书，里面有详细的公式介绍还有按键的使用方法，您可以参照说明书中的使用方法计算题目。
以下资料希望对您有所帮助：
德州仪器计算器主要功能：
小数位数设置：默认显示二位小数，您可以更改计算器显示的小数位数。计算器最多可显示8位小数。
操作提示功能：可以通过显示当前变量符号和数值来指导您完成财务计算。帮助提示功能可以告诉您正在进行的工作和下一步将要进行的工作。
现金流量分析；您可以存储高达24个不等额现金流量，每一个现金流量可有高达四数字的频度设置。
债券估价：您在使用BAII Plus来计算债券的到期日时，既可以基于完整年数也可基于非完整年数。
货币的时间价值及摊销：可以计算养老金、贷款、抵押、租赁和存款等。可以很方便地生成摊销表。统计功能基于列表的统计功能：您可以对数据点进行存储、编辑和更正。四种回归模型可选：线性回归、对数回归、指数回归和幂回归。可通过直线法、年限总额法、余额递减法、以及余额递减和直线交叉法产生折旧表。
金融计算器主要功能：可通过显示当前变量符号和数值来指导您完成财务计算；计算IRR及NPV用于对现金流量；货币的时间价值及摊销；基于列表的统计 可以使您对数据点进行存储、编辑和更正；产生折旧表；可以在年利率（标准利率）和实际利率之间进行利率转换。其它功能：定额、价格和利润的盈亏平衡；可以对债券价格和收益进行评估；两个数值之间的差异百分比；三角函数和对数函数；利润计算：可进行成本、销售和利润额的计算；时间功能可以确定一个期间的天数；

5. 线性回归方程怎么计算的

线性回归方程变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量*与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点(,)将散布在某一直线周围,因此,可以认为关于的回归函数的类型为线性函数,即,下面用最小二乘法估计参数、b,设服从正态分布,分别求对、b的偏导数,并令它们等于零，得方程组
解得
其中
，
且为观测值的样本方差.
线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差.
利用公式求解：b=
a=y（平均数）-b*（平均数）