如何理解回归分析的xi和yi的含义

发表时间：2024-07-09 17:00:01 来源：网友投稿

Xi指的是第i个数据中的X值，Yi指的是第i个数据中的Y值。

Xi中的i=1，2，3，4……i只是一个代号，它可以等于1，2，3等等的值，即X1，X2，X3，i只是X下标的一个总称。

例如：有四组数据（X，Y)：(1，2)、(3，4)、(5，6)、(7，8)

当i=1时，即Xi=X1，X1=1，X1就是第一组数据中的X值为1。

同理X2=3，X3=5，X4=7。

扩展资料

回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。

比如在当前的经济条件下，要估计一家公司的销售额增长情况。现在有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。

使用回归分析的好处良多。具体如下：

1、它表明自变量和因变量之间的显著关系；

2、它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。

回归分析也允许去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。

在所有的回归方法中，OLS最为著名，也是所有空间回归分析的正确起点。它可为尝试了解或预测（早逝/降雨）的变量或过程提供一个全局模型，而且，它可创建一个回归方程来表示该过程。

地理加权回归(GWR)是若干空间回归方法中的一种，被越来越多地用于地理及其他学科。通过对数据集中的各要素拟合回归方程，GWR为要尝试了解/预测的变量或过程提供了一个局部模型。若使用得当这些方法可提供强大且可靠的统计数据，以对线性关系进行检查和估计。

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