Introduzione al problema di regressione: La regressione è lo studio del rapporto tra l'equazione variables.The della retta di regressione di Y su X è data da 'Y - Bary = r (sigma_y /sigma_x) (X - barX)' La regressione equazione di X su Y è data da 'X - barX = r (sigma_x /sigma_y) (Y - Bary)' Queste equazioni sono derivati utilizzando il principio dei minimi squares.Formulas utilizzato mentre si fa problema di regressione: il termine 'rsigma_y /sigma_x' , la pendenza della linea è chiamata coefficiente di regressione di Y su X ed è indicata con byx.The termine 'rsigma_x /sigma_y', la pendenza della linea è detta coefficiente di regressione di X su Y ed è indicata da bxy.So , 'b_ (YX) = (Nsumdxdy - sumdxsumdy) /(Nsumdx ^ 2 - (sumdx) ^ 2)' 'b_ (xy) = (Nsumdxdy - sumdxsumdy) /(Nsumdy ^ 2 - (sumdy) ^ 2)' Problemi sulla regressione: Ex 1: In un esperimento di laboratorio su studio di ricerca di correlazione, l'equazione delle due linee di regressione sono risultati essere 2x - y + 1 = 0 e 3x - 2y + 7 = 0. Trovare i mezzi di x ed y. Anche allenamento i valori del coefficiente di regressione di correlazione tra le due variabili x e y.Sol: Fase 1: risolvere le due equazioni e trovare i valori medi di x e anni sul risolvere 2x - y + 1 = 0 e 3x - 2y + 7 = 0, otteniamo x = 5 e Y = 11Step 2: Scrivere l'equazione di regressione y su xe x su y in pendenza - intercetta form.The regressione equazione y su x è 2y = 3x + 7 o Y = '3 /2x + 7 /2'The equazione di regressione x su y è 2x = y - 1 o x = '1 /2a -1 /2'Step 3: scegliere mettere il slopesbyx = 3/2 e BXY = 1 /2Step 4: Dal momento che i coefficienti di regressione sono positivi, r = 'sqrt (b_ (YX) .b_ (xy)) = sqrt (3/4) = 0.866'Ex 2: Per studiare l'effetto della pioggia sul grano, sono stati ottenuti i seguenti risultati. media SDYield in libbre per acro 800 12Rainfall in pollici 50 coefficiente 2Il resa correlationbetween e piovosità è 0.8Estimate il rendimento quando la pioggia è 80 inches.Sol: Fase 1: Scrivere la data detailsLet x denotano precipitazioni in pollici e resa y denotano in libbre. 'barx = 50; Bary = 800'σx = 2, sY = 12 er = 0.8Step 2: Scrivere l'equazione di regressione di y su un'equazione di regressione xthe di y su x è' y - Bary = b_ (YX) (x - Barx) 'y - 800 = 0,8 x '12 /2' (x - 50) y - 800 = 4.8 (x-50) Fase 3: Inserire il valore di x e calcolare y.Put x = 800. y = 800 + 48 x 30 = 800 + 144 = 944 lbs.Step 4: Scrivere il rendimento solutionThe stimato quando la pioggia è 80 lbs è 944 libbre per problemi acre.Practice sulla regressione: Ottenere i due rette di regressione tra le seguenti Datan = 70; Σx = 80; SY = 60Σx2 = 1680, Σy2 = 320, Σ xy = 480Sol: Equazione della retta di regressione di y su x è y = 0.2353x + 1.0588Equation della retta di regressione di x su y è x = 1.33y + 1.34Using il seguente informazioni viene richiesto di 1. ottenere la regressione lineare di y su x 2. stimare il livello di parti difettose consegnato quando le spese di ispezione è pari a $ 28000.Σx = 424 Σ xy = 12815 Σ Y2 = 15123Σy = 363 Σ x2 = 21916 n = 10X intende la spesa per inspectionY significa parti difettose delivered.Sol: byx = 0.6525Equation della retta di regressione di y su x è y = numero -0.6525x + 63.966Estimated delle parti difettose = 4570 quasi