最小二乘法求回归方程例题
SmartPLS是一个领先的偏最小二乘法的结构方程建模软件工具(PLS-SEM)。本次SmartPLS 4更新了系列功能，以下是V4版本重点更新升级的功能。
CB-SEM
可以运行基于协方差的结构方程建模（CB-SEM）分析（功能跟IBM SPSS Amos类似）。因此，您现在可以使用CB-SEM创建、估计和评估模型。您还可以使用此新功能来运行验证性因素分析（CFA）。
GUI重新设计
新的GUI从根本上进行了更新和优化。在过去几年中，我们基于最新技术开发了这个GUI。
性能提升
各行业的性能都得到了提升，像bootstrapping或FIMIX这样的算法，现在运行速度比原来快的多。
提升数据导入功能
数据集通常以Excel或SPSS格式提供。SmartPLS现在可以直接读取这些内容，而无需事先转换为CSV文件。
根据结果生成新的数据文件
现在可以直接从计算结果中创建新的数据文件，这特别适用于高阶模型。您可以选择哪些数据应包含在新文件中，例如PLS-SEM计算的分数。之后，您可以立即使用该文件进行新的计算。
并列比较法
现在，您只需在我们的“Compare View”页面中打开报告，就可以更轻松地比较报告。
保存报告
现在可以保存SmartPLS报告，并在之后可以再次打开。当然，导出到Excel或网站也是可以的。
自定义表格
现在可以自定义图表。例如，可以定义点的颜色或大小，也可以更改许多其他属性，也可以保存为新的默认值。
新算法
SmartPLS 4现在支持新的算法、模型类型和结果表示。其中包括：
• 内生性评估采用Gaussian copula方法。
• 必要条件分析（NCA），包括显著性检验。
• 回归模型
• 路径分析和过程，包括条件直接和间接效应的自举
• 多重调节（例如，三方交互）
• 在大多数算法中考虑变量的标度类型
• 标准化、非标准化和以平均值为中心的PLS-SEM分析
集成示例模型
现在有许多不同的示例模型直接集成在软件中。因此，即使没有自己的数据，您也可以直接试用许多功能。
32位支持回归
SmartPLS 4支持Windows 32位系统。
北京天演融智软件有限公司（科学软件网）是SmartPLS软件在中国的授权经销商，为中国的用户提供优质的软件销售和培训服务。
","gnid":"9e942464224a6d04b","img_data":[{"flag":2,"img":[{"desc":"","height":"383","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01522e23d67eeb3c00.png","width":"900"},{"desc":"","height":675,"title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t011905a6fc3078e4a5.jpg","width":1024},{"desc":"","height":720,"title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0167771fecf1789861.jpg","width":1067},{"desc":"","height":712,"title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0109a71875ac4b2da3.jpg","width":1020},{"desc":"","height":"863","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0183c9353ea47c88c1.png","width":"1094"},{"desc":"","height":"1150","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t010f3ad8d4e81ce443.png","width":"758"},{"desc":"","height":"648","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t013dc7bc00f5bd403e.png","width":"1268"},{"desc":"","height":"424","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0166c9070057ebd2ce.png","width":"852"},{"desc":"","height":"630","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0198533b2baa4d75b7.png","width":"880"},{"desc":"","height":"328","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t010f7ddad34b760f30.png","width":"868"},{"desc":"","height":"736","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01667345edcac9314d.png","width":"1269"}]}],"original":0,"pat":"art_src_0,fts0,sts0","powerby":"cache","pub_time":1703582013000,"pure":"","rawurl":"http://zm.news.so.com/3ff7e4d9cf1396dc32a02b754d829773","redirect":0,"rptid":"bb3f00e335fefad7","rss_ext":[],"s":"t","src":"天演融智","tag":[{"clk":"ktechnology_1:excel","k":"excel","u":""}],"title":"SmartPLS V4 updates | 偏最小二乘法结构方程建模软件
班傅会1183求线性回归方程多元线性回归方程怎么求?如Y=a - bX1+cX2 在已知Y、X1、X2各数据下用最小二乘法求参数a、 - b、c的值 -
黎淑肾15062192396 ______[答案] ∑xi=12, x'=12/4=3 ∑yi=24, y'=24/4=6 ∑xi^2=46 ∑xiyi=89 b=(n∑xiyi-∑xi∑yi)/[n∑xi^2-(∑xi)^2]=(4*89-12*24)/(4*46-12^2)=1.7 a=y'-bx'=6-1.7*3=0.9 即Y=1.7x+0.9 请采纳答案,支持我一下.
班傅会1183对具有线性相关关系的两个变量x和y,测得一组数据如下表所示: x24568y20406070m根据上表,利用最小二乘法得到他们的回归直线方程为y=10.5x+1.5,... -
黎淑肾15062192396 ______[选项] A. 85.5 B. 80 C. 85 D. 90
班傅会1183对具有线性相关关系的变量x,y测得一组数据如下表: x24568y20406080100根据上表,利用最小二乘法得到它们的回归直线方程为 y=10.5x+ a.据此模型预测... -
黎淑肾15062192396 ______[选项] A. 320 B. 320.5 C. 322.5 D. 321.5
班傅会1183根据下列实验数据,用最小二乘法求回归直线方程 -
黎淑肾15062192396 ______ x平均=(∑xi)/8=(1+1.5+2+2.5+3+3.5+4+4.5)/8=2.75 y平均=(∑yi)/8=(2.944+2.481+2.037+1.678+1.234+0.854+0.524+0.188)/8=1.4925 i 1 2 3 4 5 6 7 8 ⊿xi -1.75 -1.25 -0.75 -0.25 0.25 0.75 1.25 1.75 ⊿yi 1.4515 0.9885 0.5445 0.1885 -0....
班傅会1183某地植被面积 x(公顷)与当地气温下降的度数y(℃)之间有如下的对应数据:x(公顷)2040506080y(℃)34445(1)请用最小二乘法求出y关于x的线性回归方... -
黎淑肾15062192396 ______[答案] (1) . x= 20+40+50+60+80 5=50, . y= 3+4+4+4+5 5=4. 5 i=1xiyi=20*3+40*4+50*4+60*4+80*5=1060, 5 i=1xi2=202+402+502+602+802=14500. 所以 ̂ b= 1060-5*50*4 14500-5*502=0.03, ̂ a=4-0.03*50=2.5. 故y关于x的线性回归方程 y=0.03x+2.5. ...
班傅会1183某学生课外活动兴趣小组对两个相关变量收集到5组数据如下表:x1020304050y62758189由最小二乘法求得回归方程为=0.67x+54.9,现发现表中有一个数... -
黎淑肾15062192396 ______[答案] 由题意设要求的数据为t,由于回归直线过样本点的中心(,),分别求得和,代入回归方程可得t的值. 【解析】 由题意可得=(10+20+30+40+50)=30, 设要求的数据为t,则有=(62+t+75+81+89)=(t+307), 因为回归直线=0.67x+54.9过样本点...
班傅会1183最小二乘估计的算法 -
黎淑肾15062192396 ______[答案] 以线性回归为例,说明最小二乘法的算法:令线性回归方程为:y=ax+b (1) a,b为回归系数,要用观测数据(x1,x2,...,xn和y1,y2,...,yn)确定之.为此构造 Q(a,b)=Σ(i=1->n)[yi-(axi+b)]^2 (2) 使偏差的平方和取极小,就是最...
班傅会1183线性回归方程的例题求解 -
黎淑肾15062192396 ______ 用最小二乘法估计参数b,设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零,得方程组解得 其中 ,且为观测值的样本方差.线性方程称为关于的线性回归方程,称为回归系数,对应的直线称为回归直线.顺便指出,将来还需用到,其中为观测值的样本方差. 先求x,y的平均值 用公式求解:b=把x,y的平均数带入a=y-bx 求出a=是总的公式y=bx+a线性回归方程y=bx+a过定点 (x为xi的平均数,y为yi的平均数)
班傅会1183回归直线方程的最小二乘法具体怎么用这个公式来做题 -
黎淑肾15062192396 ______[答案] 那个像E的符号是希腊字母,念“西格玛”,在数学上常表示为”求和“的意思.如果已知一条直线上的n个点(xi,yi),则求最接近这n个点的直线y=bx+a可以直接用此公式.b的分子展开即表示为:(x1y1+x2y2+...xnyn)-nx'y' ,x',y'...