Menjawab:
Semua ini berarti minimum antara jumlah selisih antara nilai y aktual dan nilai y yang diprediksi.
Penjelasan:
Berarti minimum antara jumlah semua resuidals
semua ini berarti minimum antara jumlah selisih antara nilai y aktual dan nilai y yang diprediksi.
Dengan cara ini dengan meminimalkan kesalahan antara prediksi dan kesalahan Anda mendapatkan yang paling cocok untuk garis regresi.
Istilah pertama dan kedua dari urutan geometri masing-masing adalah pertama dan ketiga dari urutan linear. Istilah keempat dari urutan linear adalah 10 dan jumlah dari lima istilah pertama adalah 60. Menemukan lima istilah pertama dari urutan linear?
{16, 14, 12, 10, 8} Urutan geometri tipikal dapat direpresentasikan sebagai c_0a, c_0a ^ 2, cdots, c_0a ^ k dan deret aritmatika khas seperti c_0a, c_0a + Delta, c_0a + 2Delta, cdots, c_0a + kDelta Memanggil c_0 a sebagai elemen pertama untuk deret geometri yang kita miliki {(c_0 a ^ 2 = c_0a + 2Delta -> "GS pertama dan kedua adalah yang pertama dan ketiga dari LS"), (c_0a + 3Delta = 10- > "Istilah keempat dari urutan linear adalah 10"), (5c_0a + 10Delta = 60 -> "Jumlah dari lima istilah pertama adalah 60"):} Memecahkan untuk c_0, a, Delta yang kita peroleh c_0 = 64/3 , a = 3/4, Delta
Istilah keempat dari suatu AP sama dengan tiga kali istilah ketujuh melebihi dua kali istilah ketiga dengan 1. Cari istilah pertama dan perbedaan umum?
A = 2/13 d = -15/13 T_4 = 3 T_7 ......... (1) T_4 - 2T_3 = 1 ........ (2) T_n = a + (n- 1) d T_4 = a + 3d T_7 = a + 6d T_3 = a + 2d Mengganti nilai dalam (1) persamaan, a + 3d = 3a + 18d = 2a + 15d = 0 .......... .... (3) Mengganti nilai dalam persamaan (2), a + 3d - (2a + 4d) = 1 = a + 3d - 2a - 4d = 1 -a -d = 1 a + d = -1. ........... (4) Pada penyelesaian persamaan (3) dan (4) secara bersamaan kita dapatkan, d = 2/13 a = -15/13
Mengapa metode kuadrat terkecil biasa digunakan dalam regresi linier?
Jika asumsi Gauss-Markof berlaku maka OLS memberikan kesalahan standar terendah dari setiap penaksir linier, sehingga penaksir tidak bias linier terbaik. Dengan asumsi ini, koefisien co-efisien adalah linear, ini hanya berarti bahwa beta_0 dan beta_1 adalah linier tetapi variabel x tidak memiliki menjadi linier dapat x ^ 2 Data telah diambil dari sampel acak. Tidak ada multi-collinearity sempurna sehingga dua variabel tidak berkorelasi sempurna. E (u / x_j) = 0 berarti asumsi kondisional adalah nol, artinya variabel x_j tidak memberikan informasi tentang rata-rata variabel yang tidak teramati. Variansnya sama untuk setiap