Линейная регрессия. Самый простой и наиболее часто используемый вид регрессии – линейная

Самый простой и наиболее часто используемый вид регрессии – линейная. В этом случае связь между случайными величинами описывается линейной функцией вида: y= b+ax. Коэффициенты линейной регрессии наиболее часто находятся методом наименьших квадратов. Для расчета коэффициентов линейной регрессии в среде Mathcad существуют два способа. Встроенными функциями линейной регрессии являются:

- line(x, y) – вектор из двух элементов (b, a) коэффициентов линейной регрессии y= b+ax;

- intercept(x, y) – коэффициент b линейной регрессии;

- slope(x, y) – коэффициент а линейной регрессии;

- x – вектор значений случайной величины Х;

- y - вектор значений случайной величины Y.

Рассмотрим эти два способа в конкретном примере.

Пример (рис.29).

Рис.29