线性回归方程中的b是怎么推到出来的??求详细过程
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我们假设测定的时候,横坐标没有误差(自己设计的样品,认为没有误差),所以认为误差完全出现在纵坐标上,即测定值上。所以只要求出拟合直线上的点和样品纵坐标值的距离的最小值,就好了。就认为这个直线离所有点最近。
设回归直线为y=mx+b。任意一点为(Xi,Yi),i是跑标,表示任意一个值。即求点(Xi,Yi)到与该点横坐标相同的拟合直线上的点(Xi,mXi+b)距离的最小值。所以距离为纵坐标相减,即d=|Y-Yi|=|mXi+b-Yi|。绝对值不好算,就换成平方。有d^2=(mXi+b-Yi)^2。现在把所有的距离相加。
即Σ(i=1,n),从1开始,加到第n个,(我就不写了太费劲)。 Σd^2=Σ(mXi+b-Yi)^2。
把d^2分别对m和b求偏导,因为你应该学过,最小值时候,导数应该等于0。
对m求,m即斜率,认为斜率是变量,其他都看成常量。
Σ[2*(mXi+b-Yi)Xi]=0,
展开得mΣXi^2+bΣXi-ΣXiYi=0,解出b=(ΣYi-mΣXi)/n,n表示一共多少个点, 就是代数预算,自己试试。
对b求偏导,
Σ[2*(mXi+b-Yi)*1]=0,解出mΣXi+nb=ΣYi
联立方程,解出m和b。有,
m=(nΣXiYi-ΣXiΣYi) / (nΣXi^2-(ΣXi)^2)
b=(ΣYi-mΣXi)/n
设回归直线为y=mx+b。任意一点为(Xi,Yi),i是跑标,表示任意一个值。即求点(Xi,Yi)到与该点横坐标相同的拟合直线上的点(Xi,mXi+b)距离的最小值。所以距离为纵坐标相减,即d=|Y-Yi|=|mXi+b-Yi|。绝对值不好算,就换成平方。有d^2=(mXi+b-Yi)^2。现在把所有的距离相加。
即Σ(i=1,n),从1开始,加到第n个,(我就不写了太费劲)。 Σd^2=Σ(mXi+b-Yi)^2。
把d^2分别对m和b求偏导,因为你应该学过,最小值时候,导数应该等于0。
对m求,m即斜率,认为斜率是变量,其他都看成常量。
Σ[2*(mXi+b-Yi)Xi]=0,
展开得mΣXi^2+bΣXi-ΣXiYi=0,解出b=(ΣYi-mΣXi)/n,n表示一共多少个点, 就是代数预算,自己试试。
对b求偏导,
Σ[2*(mXi+b-Yi)*1]=0,解出mΣXi+nb=ΣYi
联立方程,解出m和b。有,
m=(nΣXiYi-ΣXiΣYi) / (nΣXi^2-(ΣXi)^2)
b=(ΣYi-mΣXi)/n
追问
那些字母是什么意思??
追答
xi 弹簧变形(毫米) yi 弹簧受力(牛顿)
Sievers分析仪
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是的。传统上,对于符合要求的内毒素检测,最终用户必须从标准内毒素库存瓶中构建至少一式两份三点标准曲线;必须有重复的阴性控制;每个样品和PPC必须一式两份。有了Sievers Eclipse内毒素检测仪,这些步骤可以通过使用预嵌入的内毒素标准...
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