只知道样本量，x的平均值，y的平均值，如何求回归系数
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如果只知道样本量、x的平均值和y的平均值，无法直接计算回归系数。需要知道每个样本的x和y的取值，才能进行回归分析。
回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。在简单线性回归分析中，我们需要知道每个样本的x和y的取值，然后通过最小二乘法来计算回归系数。
最小二乘法是一种常用的回归分析方法，它的基本思想是通过最小化误差平方和来确定回归系数。具体来说，我们需要计算样本数据中每个样本的x和y的取值，然后计算出样本数据的协方差和x的方差。最后，通过协方差和x的方差的比值来计算回归系数。
简单线性回归模型的回归系数可以用下面的公式来计算：
β = Cov(x,y) / Var(x)
其中，Cov(x,y)表示x和y的协方差，Var(x)表示x的方差。
因此，如果只知道样本量、x的平均值和y的平均值，无法直接计算回归系数。需要知道每个样本的x和y的取值，才能进行回归分析。
咨询记录 · 回答于2024-01-07
只知道样本量，x的平均值，y的平均值，如何求回归系数
**如果只知道样本量、x的平均值和y的平均值，无法直接计算回归系数。**
需要知道每个样本的x和y的取值，才能进行回归分析。回归分析是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。
在简单线性回归分析中，我们需要知道每个样本的x和y的取值，然后通过最小二乘法来计算回归系数。最小二乘法是一种常用的回归分析方法，它的基本思想是通过最小化误差平方和来确定回归系数。
具体来说，我们需要计算样本数据中每个样本的x和y的取值，然后计算出样本数据的协方差和x的方差。最后，通过协方差和x的方差的比值来计算回归系数。简单线性回归模型的回归系数可以用下面的公式来计算：
$\beta = \frac{Cov(x,y)}{Var(x)}$
其中，$Cov(x,y)$表示x和y的协方差，$Var(x)$表示x的方差。
因此，**如果只知道样本量、x的平均值和y的平均值，无法直接计算回归系数。需要知道每个样本的x和y的取值，才能进行回归分析。**
这个0.67是怎么样得出来的呢，知道样本量10，x平均值是2150，y平均值是1582.9
亲图片识别不了哎，如果你转为文字，我将火速为你解答
SSR是3333082.5，SSE是21872.4,SST是3354954.9
根据所给的数据，可以计算出SSR、SSE和SST的值，进而计算出F值和显著性水平。
首先，根据定义，有：
SST = SSR + SSE
代入数据，得：
3354954.9 = 3333082.5 + 21872.4
因此，
SSR = 3333082.5
SSE = 21872.4
SST = 3354954.9
接下来，可以计算F值和显著性水平。
假设有k个自变量，n个样本，根据定义，有：
F = (SSR / k) / (SSE / (n - k - 1))
代入数据，得：
F = (3333082.5 / k) / (21872.4 / (n - k - 1))
需要注意的是，这里没有给出样本量n和自变量个数k的具体数值，因此无法计算出F值和显著性水平。
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