线性回归

线性回归

x = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}
y = {0.7071, 3.059, 7.211, 13.82, 18.76, 23.9, 30.2, 34.74, 41.02, 46.21, 51.81}

y = -1.8153 + 5.298 * x; r = 0.9982
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Linear regression calculation steps

测试数据:

  1. 华宝油气2019年8月16日到22日场内溢价百分比x和场内申购账户数y: 1.02,5069; 0.51,3081; 2.92,6936; 3.47,7846; 2.07,5583
  2. 淘宝天猫从x=0(2009年)开始双11交易额y(亿元): sqrt(0.5; 9.36; 52; 191; 352; 571; 912; 1207; 1682.69; 2135; 2684)
  3. 阿里BABA历年x=0(2010年)财报中的总销售额y(亿元): log(66.7; 119; 200; 345; 525; 762; 1011; 1583; 2503; 3768)
  4. 本福特标准分布: 1,0.301; 0.1761; 0.1249; 0.0969; 0.0792; 0.0669; 0.058; 0.0512; 0.0458

开发记录
本福特定律 Pearson卡方检验 个人常用短语 解二元一次方程组 临时测试 IP地址数据 线性回归 分解质因数

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