Для нахождения углового коэффициента линии регрессии через данные точки, нужно использовать метод наименьших квадратов.
Сначала найдем средние значения x и y:
x̄ = (4 - 2 + 5) / 3 = 7 / 3 = 2,333
ȳ = (-8 + 1 + 10) / 3 = 3
Теперь найдем коэффициенты регрессии a и b:
a = Σ((xi - x̄)(yi - ȳ)) / Σ((xi - x̄)^2)
b = ȳ - a * x̄
Где Σ - обозначает сумму по всем точкам.
Подставим значения:
a = ((4 - 2,333)(-8 - 3) + (-2 - 2,333)(1 - 3) + (5 - 2,333)(10 - 3)) / ((4 - 2,333)^2 + (-2 - 2,333)^2 + (5 - 2,333)^2) ≈ 2,798
b = 3 - 2,798 * 2,333 ≈ -3,501
Таким образом, угловой коэффициент линии регрессии равен примерно 2,798.
Для нахождения углового коэффициента линии регрессии через данные точки, нужно использовать метод наименьших квадратов.
Сначала найдем средние значения x и y:
x̄ = (4 - 2 + 5) / 3 = 7 / 3 = 2,333
ȳ = (-8 + 1 + 10) / 3 = 3
Теперь найдем коэффициенты регрессии a и b:
a = Σ((xi - x̄)(yi - ȳ)) / Σ((xi - x̄)^2)
b = ȳ - a * x̄
Где Σ - обозначает сумму по всем точкам.
Подставим значения:
a = ((4 - 2,333)(-8 - 3) + (-2 - 2,333)(1 - 3) + (5 - 2,333)(10 - 3)) / ((4 - 2,333)^2 + (-2 - 2,333)^2 + (5 - 2,333)^2) ≈ 2,798
b = 3 - 2,798 * 2,333 ≈ -3,501
Таким образом, угловой коэффициент линии регрессии равен примерно 2,798.