deriviation_of_a_and_b_in_a_simple_regression
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| b & = & \dfrac{\sum{(Y_i - \overline{Y})}}{\sum{(X_i - \overline{X})}} \\ | b & = & \dfrac{\sum{(Y_i - \overline{Y})}}{\sum{(X_i - \overline{X})}} \\ | ||
| b & = & \dfrac{ \sum{(Y_i - \overline{Y})(X_i - \overline{X})} } {\sum{(X_i - \overline{X})(X_i - \overline{X})}} \\ | b & = & \dfrac{ \sum{(Y_i - \overline{Y})(X_i - \overline{X})} } {\sum{(X_i - \overline{X})(X_i - \overline{X})}} \\ | ||
| - | b & = & \dfrac{ \text{SP} } {\text{SS}_\text{x}} \\ | + | b & = & \dfrac{ \text{SP} } {\text{SS}_\text{x}} = \dfrac{\text{Cov(X, |
| \end{eqnarray*} | \end{eqnarray*} | ||
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| 리그레션 라인으로 예측하고 틀린 나머지 error의 제곱의 합을 (ss.res) 최소값으로 만드는 선의 기울기와 절편값은 위와 같다 (a and b). | 리그레션 라인으로 예측하고 틀린 나머지 error의 제곱의 합을 (ss.res) 최소값으로 만드는 선의 기울기와 절편값은 위와 같다 (a and b). | ||
deriviation_of_a_and_b_in_a_simple_regression.1747637524.txt.gz · Last modified: 2025/05/19 15:52 by hkimscil