怎样建立线性回归方程
一元线性回归方程的原则？
一元线性回归方程的原则？
一元线性回归方程反映一个因变量与一个自变量之间的线性关系，当直线方程Ya bx的a和b确定时，即为一元回归线性方程。经过相关分析后，在直角坐标系中将大量数据绘制成散点图，这些点不在一条直线上，但可以从中找到一条合适的直线，使各散点到这条直线的纵向距离之和最小，这条直线就是回归直线，这条直线的方程叫作直线回归方程。
注意：一元线性回归方程与函数的直线方程有区别，一元线性回归方程中的自变量X对应的是因变量Y的一个取值范围。
spss建立三元线性回归方程？
你先把五组数据输入到SPSS中去 在分析栏 找回归分析---线性回归 将y输入到因变量栏里 将四个自变量输入到自变量栏里 就可以了
一元线性回归方程公式详细步骤？
1、列计算表，求∑x，∑xx，∑y，∑yy，∑xy。
2、计算Lxx，Lyy，LxyLxx∑(x-xˇ)(x-xˇ)Lyy∑(y-yˇ)(y-yˇ)Lxy∑(x-xˇ)(y-yˇ)
3、求相关系数，并检验；r Lxy /( Lxx Lyy)1/2
4、求回归系数b和常数a；bLxy /Lxxay - bx
5、列回归方程。
扩展资料：
根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等，是影响回归方程可靠性的因素。
如果只有一个自变量X，而且因变量Y和自变量X之间的数量变化关系呈近似线性关系，就可以建立一元线性回归方程，由自变量X的值来预测因变量Y的值，这就是一元线性回归预测。
如果因变量Y和自变量X之间呈线性相关，那就是说，对于自变量X的某一值
，因变量Y对应的取值
不是唯一确定的，而是有很多的可能取值，它们分布在一条直线的上下，这是因为Y还受除自变量以外的其他因素的影响。
这些因素的影响大小和方向都是不确定的，通常用一个随机变量(记为
)来表示
计量经济学线性回归方程推导？
举个最简单的例子
回归方程： yax b (1)
a,b未知，要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之。
为此构造 Q(a,b)Σ(i1-gtn)[yi-(axi b)]^2 (2)
使（2）取极小值：令
?Q/?a 2Σ(i1-gtn)[yi-(axi b)](-xi) 0 (3)
?Q/?b 2Σ(i1-gtn)[yi-(axi b)] 0 (4)
根据(3)、(4)解出a ，b就确定了回归方程（1）.