博客围绕回归系数的求解展开，给出了相关方程，如∑(Yi - b - kXi)=0等，通过求解得出回归系数k和b的公式，还可写成k = ∑XiYi/∑(Xi^2)等形式，其原理是利用残差平方和最小，通过对k、b求偏导并令其为0来估计。
∑(Yi-b-kXi)=0
∑(Yi-b-kXi)Xi=0
或∑Yi=nb-k∑Xi
∑YiXi=b∑Xi+k∑(Xi^2)
解得, k=(n∑YiXi-∑Yi∑Xi)/[n∑(Xi^2)-(∑Xi)^2]
b=[∑(Xi^2)∑Yi-∑Xi∑YiXi]/[n∑(Xi^2)-(∑Xi)^2] (或是,b=∑Yi/n-k∑Xi/n)
也可写成,k=∑XiYi/∑(Xi^2)
b=￣Y-k￣X (￣Y表示Y的均值,￣X表示X的均值）
n为样本容量,原理是利用残差平方和最小来估计回归系数.取最小值是利用残差平方和的大小依赖于k、b的取值,对k、b求偏导并令其等于0.
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