Search

2.E: Лінійні функції (вправи)
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%94%D0%BE_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D1%80%D0%B0%D1%85%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%83_%D1%96_%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D1%97/%D0%9F%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D1%94_%D0%BE%D0%B1%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_(OpenStax)/02%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/2.E%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97_(%D0%B2%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B8)
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
4.3: Підгонка лінійних моделей до даних
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0_%D1%82%D0%B0_%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D1%8F_(OpenStax)/04%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/4.03%3A_%D0%9F%D1%96%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BB%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9_%D0%B4%D0%BE_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
2.R: Лінійні функції (огляд)
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%94%D0%BE_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D1%80%D0%B0%D1%85%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%83_%D1%96_%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D1%97/%D0%9F%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D1%94_%D0%BE%D0%B1%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_(OpenStax)/02%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/2.R%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97_(%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D1%8F%D0%B4)
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
2.4: Підгонка лінійних моделей до даних
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%94%D0%BE_%D1%80%D0%BE%D0%B7%D1%80%D0%B0%D1%85%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%83_%D1%96_%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D1%96%D1%97/%D0%9F%D0%BE%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BD%D1%94_%D0%BE%D0%B1%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F_(OpenStax)/02%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/2.04%3A_%D0%9F%D1%96%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BB%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9_%D0%B4%D0%BE_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
4.4: Підгонка лінійних моделей до даних
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B0/%D0%9A%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B0%3A_%D0%9A%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%B6_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%B5%D0%B1%D1%80%D0%B8_(OpenStax)/04%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D1%96_%D1%84%D1%83%D0%BD%D0%BA%D1%86%D1%96%D1%97/4.04%3A_%D0%9F%D1%96%D0%B4%D0%B3%D0%BE%D0%BD%D0%BA%D0%B0_%D0%BB%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B8%D1%85_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9_%D0%B4%D0%BE_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%85
Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомог...Графіки розкиду показують зв'язок між двома наборами даних. Графіки розсіювання можуть представляти лінійні або нелінійні моделі. Лінія найкращого підгонки може бути оцінена або розрахована за допомогою калькулятора або статистичного програмного забезпечення. Інтерполяцію можна використовувати для прогнозування значень всередині області та діапазону даних, тоді як екстраполяція може бути використана для прогнозування значень за межами області та діапазону даних. Коефіцієнт кореляції, r, вказує н
12.6: Передбачення
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%92%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%92%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_(OpenStax)/12%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D0%B9%D0%BD%D0%B0_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%96%D1%8F_%D1%82%D0%B0_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D1%96%D1%8F/12.06%3A_%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B1%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F
Після визначення наявності сильного коефіцієнта кореляції та обчислення лінії найкращого підгонки, ви можете використовувати лінію регресії найменших квадратів, щоб робити прогнози щодо ваших даних. П...Після визначення наявності сильного коефіцієнта кореляції та обчислення лінії найкращого підгонки, ви можете використовувати лінію регресії найменших квадратів, щоб робити прогнози щодо ваших даних. Процес прогнозування всередині спостережуваних значень x, що спостерігаються в даних, називається інтерполяцією. Процес прогнозування поза спостережуваних х-значень, що спостерігаються в даних, називається екстраполяцією.
10.4: Лінія регресії найменших квадратів
https://ukrayinska.libretexts.org/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%92%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%9A%D0%BD%D0%B8%D0%B3%D0%B0%3A_%D0%92%D1%81%D1%82%D1%83%D0%BF%D0%BD%D0%B0_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_(Shafer_%D1%96_Zhang)/10%3A_%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D1%96%D1%8F_%D1%82%D0%B0_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%96%D1%8F/10.04%3A_%D0%9B%D1%96%D0%BD%D1%96%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%96%D1%97_%D0%BD%D0%B0%D0%B9%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%88%D0%B8%D1%85_%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%B0%D1%82%D1%96%D0%B2
Наскільки добре пряма відповідає набору даних, вимірюється сумою квадратних похибок. Лінія регресії найменших квадратів - це лінія, яка найкраще підходить для даних. Його нахил і y-перехоплення обчисл...Наскільки добре пряма відповідає набору даних, вимірюється сумою квадратних похибок. Лінія регресії найменших квадратів - це лінія, яка найкраще підходить для даних. Його нахил і y-перехоплення обчислюються за даними за допомогою формул. Нахил лінії регресії найменших квадратів оцінює розмір і напрямок середньої зміни залежної змінної y при збільшенні незалежної змінної x на одну одиницю.