Como calcular vários coeficientes de regressão

Regressão de mínimos quadrados calcula os parâmetros estatísticos utilizados para construir um modelo preditivo na qual o valor de uma variável dependente y pode ser estimada utilizando valores conhecidos de um conjunto de variáveis ​​x j independente (j). Os matemática utilizados no cálculo dos j-x coeficientes de minimizar a diferença entre a soma dos quadrados entre o n observados x e pares de y para determinar um a e e um conjunto de BS de tal forma que y = b (i) x (i) + um proporciona o melhor modelo preditivo.

Obter n, o tamanho da amostra para o qual você vai calcular os mínimos quadrados x-coeficientes no modelo calculado.

Calcular a soma de cada um dos pares de j dos x observados (i) e valores de y e chamam Soma (X (i)) e Soma (Y).

Calcular o quadrado da soma de cada um dos j observada (i) os valores de x e chamam Soma (X (i)) ^ 2.

Calcular a soma dos quadrados de cada um dos j observado x desvios (i) o valor da média de x (x (i) - x (i) bar) ^ 2 e chamam Soma (x (i) ^ 2).

Calcular a soma dos produtos transversais de cada um dos j observado x (i) os desvios do valor da média de x (i), - vezes (x (i) x (i) bar) os desvios Y valor observado a partir da média de y (y - y bar) e chamá-lo Sum (x (i) y).

Calcular cada um dos coeficientes j regressão b (I), utilizando a seguinte fórmula: b (i) = [n (Soma (x (I) y) - Soma (X (i)) Soma (Y)] / [nSum (x (i) ^ 2) - Soma (X (i)) 2 ^].