Cum se calculează coeficienții de regresie multiple

Mai mici pătrate de regresie calculează parametrii statistici utilizați pentru a construi un model predictiv în care valoarea unei variabile dependente y poate fi estimată folosind valorile cunoscute ale unui set de j variabile independente x (j). Matematica utilizate la calculul j x coeficienții minimizeze diferența dintre suma pătratelor dintre n observate x și perechi y pentru a determina o și și set de bs astfel încât y = b (i) x (i) + o oferă cel mai bun model de predicție.

Obținerea n, dimensiunea eșantionului pentru care va calcula mai mici pătrate x coeficienți din modelul calculat.

Se calculează suma fiecăreia dintre perechile j ale x observate (i) și valorile y și le Sum (X (i)) și Suma (Y) apel.

Se calculează pătratul sumei fiecăreia dintre j observate x (i) valorile și le numesc Suma (X (i)) ^ 2.

Se calculează suma pătratelor fiecărei j observate x deviații (i) valoarea de media x (x (i) - x (i) bar) ^ 2 și numesc Sum (x (i) ^ 2).

Se calculează suma produselor transversale ale fiecărui j observate x (i) abateri de valoare de la medie a lui x (i), (x (i) - x (i) bar) ori valoarea y observate deviațiile de la media y (y - y bar) și numesc Sum (x (i) y).

Se calculează fiecare dintre coeficienții j regresie b (i) folosind următoarea formulă: b (i) = [n (suma (x (i) y) - Suma (X (i)) Suma (Y)] / [nSum (x (i) ^ 2) - Suma (X (i)) ^ 2].