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提交
3a15e35f
编写于
1月 25, 2019
作者:
Thomas_Cai
提交者:
GitHub
1月 25, 2019
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20e9854a
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1 changed file
with
2 addition
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2 deletion
+2
-2
docs/24.md
docs/24.md
+2
-2
未找到文件。
docs/24.md
浏览文件 @
3a15e35f
...
...
@@ -337,9 +337,9 @@ from scipy import stats
最小二乘直线称为回归线。最小二乘直线称为回归线。现在你可以从数据8中得到它的等式的证明。设!
[](
http://latex.codecogs.com/gif.latex?\tau{_X,_Y}
)
是$X$和$Y$之间的相关性。然后斜率和截距由下式给出:
![](
http://latex.codecogs.com/gif.latex?
slope_of_r
egression_line=\frac{Cov(X,Y
)
}{Var(X)}=
\t
au{_X,_Y}
\f
rac{
\s
igma{_Y}}{
\s
igma{_X}})
![](
http://latex.codecogs.com/gif.latex?
SlopeOfR
egression_line=\frac{Cov(X,Y
)
}{Var(X)}=
\t
au{_X,_Y}
\f
rac{
\s
igma{_Y}}{
\s
igma{_X}})
![](
http://latex.codecogs.com/gif.latex?
intercept_of_r
egression_line=E(Y
)
-slope
\c
dot{E(X)})
![](
http://latex.codecogs.com/gif.latex?
InterceptOfR
egression_line=E(Y
)
-slope
\c
dot{E(X)})
**标准单位的回归**
...
...
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