Introduction à problème de régression: Régression est l'étude de la relation entre l'équation variables.Procédé de la ligne de régression de Y sur X est donnée par 'Y - Bary = r (sigma_y /sigma_x) (X - barX)' La régression équation de X sur Y est donnée par 'X - barX = r (sigma_x /sigma_y) (Y - Bary)' Ces équations sont dérivées en utilisant le principe du moins squares.Formulas utilisé tout en faisant problème de régression: le terme «rsigma_y /sigma_x ' , la pente de la ligne est appelée le coefficient de régression de Y sur X et est désigné par byx.The terme «rsigma_x /sigma_y ', la pente de la ligne est appelée le coefficient de régression de X sur Y et est désigné par bxy.So , 'b_ (yx) = (Nsumdxdy - sumdxsumdy) /(Nsumdx ^ 2 - (sumdx) ^ 2)' 'b_ (xy) = (Nsumdxdy - sumdxsumdy) /(Nsumdy ^ 2 - (sumdy) ^ 2) «problèmes sur la régression: Ex 1: Dans une expérience de laboratoire sur l'étude de la recherche de la corrélation, l'équation de deux droites de régression ont été trouvés être 2x - y + 1 = 0 et 3x - 2y + 7 = 0. Trouver les moyens de x et y. séance d'entraînement aussi les valeurs du coefficient de régression de corrélation entre les deux variables x et y.Sol: Etape 1: Résoudre les deux équations et trouver les valeurs moyennes de x et y.On résoudre 2x - y + 1 = 0 et 3x - 2y + 7 = 0, nous obtenons x = 5 et y = 11Step 2: Ecrire l'équation de régression y sur x et x sur y en pente - intercept form.The régression équation y sur x est 2y = 3x + 7 ou y = '3 /2x + 7 /2'The équation de régression x sur y est 2x = y - 1 ou x = '1 /2y -1 /2'Step 3: Pick mettre la slopesbyx = 3/2 et bxy = 1 /2Step 4: Étant donné que les coefficients de régression sont positifs, r = 'sqrt (b_ (yx) .b_ (xy)) = sqrt (3/4) = 0.866'Ex 2: Pour étudier l'effet des précipitations sur le blé, on a obtenu les résultats suivants. moyenne SDYield en lbs par acre 800 12Rainfall en pouces 50 coefficient de 2the de rendement correlationbetween et précipitations est 0.8Estimate le rendement lorsque la pluviométrie est de 80 inches.Sol: Etape 1: Ecrire le detailsLet x désignent les précipitations donnée en pouces et le rendement y désignent des en lbs. 'barx = 50; bary = 800'σx = 2, σy = 12 et r = 0.8Step 2: Ecrire l'équation de y sur l'équation de régression xLe de y sur x de régression est' y - bary = b_ (yx) (x - barx) 'y - 800 = 0,8 x '12 /2' (x - 50) y - 800 = 4,8 (x-50) Étape 3: Branchez la valeur de x et calculer y.Put x = 800. y = 800 + 48 x 30 = 800 + 144 = 944 lbs.Step 4: Ecrire le rendement solutionThe estimée lorsque la pluviométrie est de 80 lbs est de 944 livres par acre.Practice problèmes sur la régression: Obtenir les deux lignes de régression de la suivante datan = 70; Σx = 80; Σy = 60Σx2 = 1680, Σy2 = 320, Σ xy = 480Sol: Equation de la droite de régression de y sur x est y = 0.2353x + 1.0588Equation de la ligne de régression de x sur y est x = 1.33y + 1.34Using ce qui suit informations que vous êtes invité à 1. obtenir la régression linéaire de y sur x 2. Estimer le niveau des pièces défectueuses livré lorsque les montants des dépenses d'inspection à 28000.Σx $ = 424 Σ xy = 12815 Σ y2 = 15123Σy = 363 Σ x2 = 21916 n = 10X signifie dépenses sur inspectionY signifie pièces défectueuses delivered.Sol: byx = 0.6525Equation de la ligne de régression de y sur x est y = numéro -0.6525x + 63.966Estimated des pièces défectueuses = 4570 près