About: Simple linear regression

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- Rule:
- Inverse Functional Properties:
- "Same As":

About: Simple linear regression Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon

http://dbpedia.demo.openlinksw.com/describe/?url=http%3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FSimple_linear_regression

In statistics, simple linear regression is a linear regression model with a single explanatory variable. That is, it concerns two-dimensional sample points with one independent variable and one dependent variable (conventionally, the x and y coordinates in a Cartesian coordinate system) and finds a linear function (a non-vertical straight line) that, as accurately as possible, predicts the dependent variable values as a function of the independent variable.The adjective simple refers to the fact that the outcome variable is related to a single predictor.

Attributes	Values
rdf:type	Thing
rdfs:label	انحدار خطي بسيط (ar) Regressió lineal mínim-quadràtica (ca) Lineare Einfachregression (de) Απλή γραμμική παλινδρόμηση (el) Regresi linear sederhana (in) 단순회귀분석 (ko) Simple linear regression (en) Regressão linear simples (pt) Проста лінійна регресія (uk)
rdfs:comment	La regressió mínim-quadràtica és un mètode per trobar una recta que resumeixi la relació entre dos variables encara que només en una situació molt concreta: una de les variables ajuda a explicar o a predir l'altre; és a dir, la regressió descriu una relació entre una variable explicativa i una variable resposta. És un cas particular del mètode dels mínims quadrats quan la funció model és lineal i també és un cas particular de la regressió lineal quan el mètode d'estimació són els mínims quadrats ordinaris. (ca) Στην στατιστική, γραμμική παλινδρόμηση είναι μια προσέγγιση μοντελοποίησης της σχέσης μιας απλής εξαρτημένης (dependent) μεταβλητής (ονομάζεται και απόκρισης) με μια ή περισσότερες ανεξάρτητες (independent) / μη ερμηνευτικές (explanatory) μεταβλητές . Η μεταβλητή/ες δεν θεωρείται/ούνται τυχαία/ες ενώ η θεωρείταιτυχαία μεταβλητή. Στην περίπτωση που έχουμε μια μόνο ανεξάρτητη / ερμηνευτική μεταβλητή τότε η μοντελοποίηση ονομάζεται απλή γραμμική παλινδρόμηση (Αγγλικά: simple linear regression). (el) In der Statistik ist die lineare Einfachregression, oder auch einfache lineare Regression (kurz: ELR, selten univariate lineare Regression) genannt, ein regressionsanalytisches Verfahren und ein Spezialfall der linearen Regression. Die Bezeichnung einfach gibt an, dass bei der linearen Einfachregression nur eine unabhängige Variable verwendet wird, um die Zielgröße zu erklären. Ziel ist die Schätzung von Achsenabschnitt und Steigung der Regressionsgeraden sowie die Schätzung der Varianz der Störgrößen. (de) 회귀분석이 연속형 변수들에 대해 독립 변수와 종속 변수 사이의 상관관계를 나타내는 것이라면, 단순 회귀 분석은 독립 변수가 단일개일 때의 분석을 의미한다. 기본적인 회귀모형은, 이다. 여기서 추정 회귀식을 구하면, 이다. (ko) الانحدار الخطي البسيط هو حساب المربعات الصغرى من نموذج الانحدار الخطي مع متغير تفسيري واحد.وبعبارة أخرى، الانحدار الخطي البسيط هو خط مستقيم يمر بمجموعة من النقاط بطريقة تجعل مجموع مربع النقط المتبقية من النموذج (أي، المسافات الرأسية بين النقطة المتبقية والخط) أقل ما يمكن.هذا يشير الي حقيقة أن الانحدار هو واحد من أبسط الأساليب المستخدمة في مجال الإحصاء حيث أن ميل الخط يساوي العلاقة بين y و x مصححة بنسبة الانحرافات المعيارية لهذه المتغيرات. نقطة تقاطع الخط مع محور الصادات هي مركز كتلة نقاط البيانات (x, y).توجد طرق انحدار أخرى بجانب المربعات الصغرى البسيطة (انظر الانحدار الخطي). علي وجه الخصوص، عندما يريد شخص أن يقوم بفعل الانحدار عن طريق العين فانه يميل عادة الي رسم خط حاد قليلا ويكون قريبا من ذلك الذي ينتج من طريقة أقل مربعات كليه.يحدث هذا لأنه طبيعي أكثر لعقل الإنسان ملاحظة المسافات المتعا (ar) Y = a + b X Keterangan: Y = variabel terikat X = variabel bebas a = intersep b = koefisien regresi/slop Pada persamaan tersebut di atas, nilai a dan b dapat ditentukan dengan cara sebagai berikut:rumus regresi sederhana regresi sederhana Contoh latihan soal regresi sederhana Berikut ini adalah data pengalaman kerja dan omzet penjualan dari 8 marketing pada PT Bang Toyib Gak Pulang-pulang contoh latihan soal regresi sederhana Pertanyaan:1. Tentukan nilai a dan b !2. Buatkan persamaan garis regresinya !3. Berapa perkiraan omzet penjualan dari seorang marketing yang memiliki pengalaman kerjanya 3,5 tahun? (in) In statistics, simple linear regression is a linear regression model with a single explanatory variable. That is, it concerns two-dimensional sample points with one independent variable and one dependent variable (conventionally, the x and y coordinates in a Cartesian coordinate system) and finds a linear function (a non-vertical straight line) that, as accurately as possible, predicts the dependent variable values as a function of the independent variable.The adjective simple refers to the fact that the outcome variable is related to a single predictor. (en) Em estatística, regressão linear simples é o estimador de um modelo de regressão linear com uma única variável explicativa. Em outras palavras, regressão linear simples se encaixa uma linha reta através do conjunto de pontos n de tal forma que faça a soma dos quadrados residuais do modelo ( isto é, as distâncias entre os pontos verticais do conjunto de dados e a linha reta) tão pequena quanto possível . (pt) У статистиці, простою лінійною регресією є лінійна регресійна модель з однією незалежною змінною. Тобто, її розглядають у двовимірному просторі вибірки, утвореному однією незалежною змінною та однією залежною змінною (зазвичай х і у — координати в декартовій системі координат). Модель призначена для знаходження лінійної функції (не вертикальною прямої) залежності, яка якомога точніше прогнозує значення залежної змінної як функції незалежної змінної.Прикметник простий вказує на залежність залежної змінної від одного предиктора. (uk)
rdfs:seeAlso	Ordinary least squares
foaf:depiction
dcterms:subject	Regression analysis Parametric statistics Curve fitting
Wikipage page ID	2593771 (xsd:integer)
Wikipage revision ID	1113805538 (xsd:integer)
Link from a Wikipage to another Wikipage	Cartesian coordinate system Proofs involving ordinary least squares Sample mean and covariance Regression analysis Pearson correlation coefficient Variance Dependent and independent variables Design matrix Standard deviation Confidence interval Correlation Parametric statistics Median Chi-squared distribution Errors and residuals Okun's law Covariate Segmented regression Coefficient of determination Empirical distribution function Homoscedasticity Curve fitting Slope Standard score Statistical model Statistics Deming regression Straight line Student's t-distribution Central limit theorem Least absolute deviations Line fitting Linear regression Linear trend estimation Normal distribution Discrete uniform distribution Pearson product-moment correlation coefficient Random variable Regression toward the mean Residual sum of squares Law of large numbers Theil–Sen estimator Natural numbers Ordinary least squares Estimator bias Mathematical model Standard normal distribution
Link from a Wikipage to an external page	http://mathworld.wolfram.com/LeastSquaresFitting.html http://people.duke.edu/~rnau/mathreg.htm
sameAs	Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression Simple linear regression
dbp:wikiPageUsesTemplate	dbt:Regression_bar dbt:= dbt:Anchor dbt:Clarify dbt:Math dbt:Mvar dbt:Ordered_list

Faceted Search & Find service v1.17_git139 as of Feb 29 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 08.03.3330 as of Mar 19 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 60 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software