In alle gevalle bly die formule vir OLS-beramer dieselfde: ^β=(XTX) −1XTy; die enigste verskil is in hoe ons hierdie resultaat interpreteer.
Hoe word OLS bereken?
OLS: Gewone kleinste vierkante metode
- Stel 'n verskil tussen afhanklike veranderlike en sy skatting:
- Klein die verskil:
- Neem opsomming vir alle data.
- Om die parameters te kry wat die som van kwadraatverskil minimum maak, neem gedeeltelike afgeleide vir elke parameter en stel dit gelyk aan nul,
Wat is die gewone kleinste vierkante beramer?
In statistiek is gewone kleinste kwadrate (OLS) of lineêre kleinste kwadrate 'n metode om die onbekende parameters in 'n lineêre regressiemodel te skat. Hierdie metode minimaliseer die som van kwadraat vertikale afstande tussen die waargenome response in die datastel en die response voorspel deur die lineêre benadering.
Hoe skryf jy 'n OLS-regressievergelyking?
Die lineêre regressievergelyking
Die vergelyking het die vorm Y=a + bX, waar Y die afhanklike veranderlike is (dit is die veranderlike wat op die Y gaan as), X is die onafhanklike veranderlike (m.a.w. dit word op die X-as geplot), b is die helling van die lyn en a is die y-afsnit.
Hoe skryf jy 'n regressielynvergelyking?
'n Lineêre regressielyn het 'n vergelyking van die vorm Y=a + bX, waar X isdie verklarende veranderlike en Y is die afhanklike veranderlike. Die helling van die lyn is b, en a is die snysnit (die waarde van y wanneer x=0).
