Эң кичине квадраттар регрессиясын колдонуп, туруктуу чыгымды кантип табасыз?

2024 Автор: Stanley Ellington | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-18 08:20

Жалпы туруктуу чыгымды эсептөө (a):

1. Колдонуу the ыкмасы нын эң аз квадраттар , the наркы Master Chemicals функциясы: y = $14, 620 + $11,77x.
2. Жалпы наркы 6 000 бөтөлкө активдүүлүк деңгээлинде: y = $14, 620 + ($11,77 × 6, 000) = $85, 240.
3. Жалпы наркы 12 000 бөтөлкө активдүүлүк деңгээлинде: y = $14, 620 + ($11,77 × 12,000)

Ошондой эле, эң аз квадраттык регрессияны кантип эсептейсиз?

Кадамдар

1. 1-кадам: Ар бир (x, y) чекит үчүн х эсептегиле² жана xy.
2. 2-кадам: Бардык x, y, x суммаларын кошуу² жана xy, бул бизге Σx, Σy, Σx берет² жана Σxy (Σ "жыйынтыктоо" дегенди билдирет)
3. 3-кадам: Эңкейүүнү эсептеңиз m:
4. m = N Σ(xy) − Σx Σy N Σ(x²) − (Σx)²
5. 4-кадам: Б кесилишин эсептөө:
6. b = Σy − m Σx N.
7. 5-кадам: Сызыктын теңдемесин чогултуу.

регрессия моделиндеги эң кичине квадраттардын мааниси эмнеде? The Эң кичине чарчы регрессиясы Line - бул маалымат чекиттеринен вертикалдуу аралыкты түзгөн сызык регрессия мүмкүн болушунча кичинекей сызык. Бул деп аталат эң аз квадраттар ” себеби дал келүүнүн эң жакшы сызыгы дисперсияны минималдаштырат (суммасы квадраттар каталардан).

Демек, эң кичине квадраттар ыкмасын кантип колдоносуз?

The ыкмасы нын эң аз квадраттар Берилген түрдөгү эң жакшы туура келген ийри сызык четтөөлөрдүн минималдуу суммасына ээ болгон ийри сызык деп болжолдойт, б.а. эң аз квадрат Берилген маалыматтар топтомундагы ката. ылайык ыкмасы нын эң аз квадраттар , эң туура ийри сызык ∑ 1 n e i 2 = ∑ 1 n [y i − f (x i)] 2 минималдуу касиетке ээ.

Чыгымды баалоого кандай мамиледе эң аз квадраттар колдонулат?

The жок дегенде - чыгымдарды эсептөөнүн квадраттык ыкмасы үчүн эң туура сызыктын жантайышын жана кесилишин эсептөө үчүн математикалык регрессия ыкмаларын колдонууну камтыйт. колдонулган чыгымдар ичинде баалоо . Бул эсептөөлөрдү аныктоо үчүн, менеджер чогулат наркы тарабынан маалыматтар наркы жана өндүрүштүн деңгээли.