통계에서 sxy를 계산하는 방법(예제 포함)

통계에서 Sxy는 x 값과 x 평균의 차이와 y 값과 y 평균의 차이를 곱한 값의 합을 나타냅니다.

이 값은 단순 선형 회귀 모델을 수동으로 피팅할 때 종종 계산됩니다.

Sxy를 계산하려면 다음 공식을 사용합니다.

Sxy = Σ( _xi – x )( _yi – y )

금:

• Σ : 합계를 뜻하는 기호
• x _i : x의 i ^번째 값
• x : x의 평균값
• y _i : y의 i ^번째 값
• y : y의 평균값

다음 예에서는 이 수식을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Sxy를 직접 계산

다음 데이터 세트에 간단한 선형 회귀 모델을 적용한다고 가정합니다.

이 데이터 세트에 대해 Sxy를 계산한다고 가정해 보겠습니다.

먼저 x의 평균값을 계산해야 합니다.

• x = (1 + 2 + 2 + 3 + 5 + 8) / 6 = 3.5

그런 다음 y의 평균값을 계산해야 합니다.

• y = (8 + 12 + 14 + 19 + 22 + 21) / 6 = 16

다음 스크린샷은 이러한 값을 사용하여 Sxy 값을 계산하는 방법을 보여줍니다.

Sxy의 값은 59 로 밝혀졌습니다.

Sxy 계산기를 사용하여 이 모델의 Sxy 값을 자동으로 계산할 수도 있습니다.

계산기는 수동으로 계산한 값인 59 값을 반환합니다.

단순 선형 회귀를 수동으로 수행하려면 다음 공식을 사용합니다.

y = a + bx

금:

• a = y – bx
• b = Sxy / Sxx

Sxy에 대한 계산은 단순한 선형 회귀 모델을 맞추기 위해 수행해야 하는 계산일 뿐입니다.

관련 항목: 통계에서 Sxx를 계산하는 방법

추가 리소스

다음 자습서에서는 통계에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

간단한 선형 회귀를 직접 수행하는 방법
수동으로 다중 선형 회귀를 수행하는 방법