一元线性回归方程易语言求解源码例程程序根据数学公式计算求解一元线性回归方程。
Unary linear regression equation easy language source code routines to solve the program according to the mathematical formula for solving a linear regression equation.
本文利用实验数据建立一元线性回归方程；回归直线，并用方差分析法和相关系数法检验方程的有效性。
This paper use experimental data to set up linear regression equation with unitary and regression straight line, to use variance analysis and related coefficient to test validity of equation.
采用回归分析法，得出描述丙烯腈中过氧化物含量与聚丙烯腈纤维黄度之间关系的一元一次线性回归方程。
The linear regression equation on the relationship between peroxide content in acrylonitrile and PAN fiber yellowness was obtained by regression analysis.
回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析。一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量，被估计的变量，称因变量，可设为Y；估计出的变量，称自变量，设为X。回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X)，使得从X估计Y可以用一个函数式去计算。当Y=f(X)的形式是一个直线方程时，称为一元线性回归。这个方程一般可表示为Y=A+BX。根据最小平方法或其他方法，可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值。A、B确定后，有一个X的观测值，就可得到一个Y的估计值。回归方程是否可靠，估计的误差有多大，都还应经过显著性检验和误差计算。有无显著的相关关系以及样本的大小等等，是影响回归方程可靠性的因素。
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