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언젠가 스프레드 시트 프로그램을 사용하여 주어진 데이터 포인트 세트 (간단한 선형 회귀라고하는 연산)에 맞는 최상의 선형 방정식을 찾았을 것입니다. 스프레드 시트 프로그램이 계산을 완료하는 방법을 정확히 알고 있다면 마법이 아니라 걱정하지 마십시오. 실제로 계산기를 사용하여 숫자를 연결하면 스프레드 시트 프로그램없이 자신에게 가장 적합한 라인을 찾을 수 있습니다. 불행하게도 공식은 복잡하지만, 관리하기 쉬운 단계로 나눌 수 있습니다.
데이터 준비
데이터를 테이블로 컴파일하십시오. 한 열에는 x 값을 쓰고 다른 열에는 y 값을 쓰십시오. 테이블에 몇 개의 행 (예 : 데이터 포인트 또는 x, y 값)이 있는지 확인하십시오.
테이블에 두 개의 열을 더 추가하십시오. x의 y에 대해 하나의 열을 "x 제곱"으로 지정하고 다른 열을 "xy"로 지정하십시오.
x의 각 값에 x을 곱하거나 제곱하여 x 제곱 열을 채우십시오. 예를 들어 2 x 2 = 4이므로 2 제곱은 4입니다.
x의 각 값에 해당하는 y 값을 곱하여 xy 열을 채우십시오. x가 10이고 y가 3이면 10 x 3 = 30입니다.
x 열에 모든 숫자를 더하고 x 열의 맨 아래에 합계를 기록하십시오. 다른 세 열에 대해서도 동일하게 수행하십시오. 이제이 합계를 사용하여 y = Mx + B 형식의 선형 함수를 찾습니다. 여기서 M과 B는 상수입니다.
M 찾기
데이터 세트의 포인트 수에 xy 열의 합을 곱하십시오. 예를 들어 xy 열의 합이 200이고 데이터 포인트 수가 10이면 결과는 2000입니다.
x 열의 합에 y 열의 합을 곱하십시오. x 열의 합이 20이고 y 열의 합이 100이면 답은 2000입니다.
1 단계의 결과에서 2 단계의 결과를 뺍니다. 예에서 결과는 0입니다.
데이터 세트의 데이터 포인트 수에 x 제곱 열의 합을 곱하십시오. 데이터 포인트 수가 10이고 x 제곱 열의 합이 60 인 경우 답은 600입니다.
x 열의 합을 제곱하고 4 단계의 결과에서 뺍니다. x 열의 합이 20이면 20의 제곱은 400이므로 600-400은 200입니다.
3 단계의 결과를 5 단계의 결과로 나눕니다. 예에서 0을 임의의 숫자로 나눈 값이 0이므로 결과는 0이됩니다. M = 0.
B를 찾아 방정식을 풉니 다
x 제곱 열의 합에 y 열의 합을 곱하십시오. 이 예에서 x 제곱 열의 합은 60이고 y 열의 합은 100이므로 60 x 100 = 6000입니다.
x 열의 합에 xy 열의 합을 곱하십시오. x 열의 합이 20이고 xy 열의 합이 200이면 20 x 200 = 4000입니다.
1 단계 : 6000-4000 = 2000의 답에서 2 단계의 답을 뺍니다.
데이터 세트의 데이터 포인트 수에 x 제곱 열의 합을 곱하십시오. 데이터 포인트 수가 10이고 x 제곱 열의 합이 60 인 경우 답은 600입니다.
x 열의 합을 제곱하고 4 단계의 결과에서 뺍니다. x 열의 합이 20이면 20의 제곱은 400이므로 600-400은 200입니다.
3 단계의 결과를 5 단계의 결과로 나눕니다.이 예에서 2000/200은 10이므로 B가 10이라는 것을 알 수 있습니다.
y = Mx + B 형식을 사용하여 도출 한 선형 방정식을 작성하십시오. M 및 B에 대해 계산 한 값을 연결하십시오. 예에서 M = 0 및 B = 10이므로 y = 0x + 10 또는 y = 10.