線性回歸方程怎么代入

直接按照題目把所給的幾個函數圖像畫出來（要準確，一般都是幾條直線）然后求是直線的上還是下，比如說：x-y-1＞0，那就先把直線x-y-1=0畫出來再代個點（不要是這條直線上的點）進去，比如說（0,0）帶進去，得到“0-0-1＞0”顯然不成立。（0,0）在這條直線的上方，不成立，所以x-y-1＞0是代表在直線x-y-1=0的下方的區域。

回歸方程求解步驟

x：3,34,5,6

y：2.5,3,4,4.5

先求x、y的均數x_=(3+4+5+6)/4=9/2，y_=(2.5+3+4+4.5)/4=7/2，

然后求對應的x、y的乘積之和：32.5+43+54+64.5=66.5，x_y_=63/4，

接著計算x的方之和：9+16+25+36=86，x_^2=81/4，

現在可以計算b了：b=(66.5-463/4)/(86-481/4)=0.7，

而a=y_-bx_=7/2-0.79/2=0.35，

所以回歸直線方程為y=bx+a=0.7x+0.35。

線性回歸方程方法

1.廣義最小二乘法

廣義最小二乘法可以用在當觀測誤差具有異方差或者自相關的情況下。

2.總體最小二乘法

總體最小二乘法用于當自變量有誤時。

3.廣義線性模式

廣義線性模式應用在當誤差分布函數不是正態分布時。比如指數分布，伽瑪分布，逆高斯分布，泊松分布，二項式分布等。

4.穩健回歸

穩健回歸是將均絕對誤差最小化，不同于在線性回歸中是將均方誤差最小化。