Как выполнить линейную регрессию на калькуляторе ti-84

Линейная регрессия — это метод, который мы можем использовать, чтобы понять взаимосвязь между объясняющей переменной x и переменной отклика y.

В этом руководстве объясняется, как выполнить линейную регрессию на калькуляторе TI-84.

Пример: линейная регрессия на калькуляторе TI-84.

Предположим, мы хотим понять взаимосвязь между количеством часов, в течение которых студент готовится к экзамену, и оценкой, которую он получает на экзамене.

Чтобы изучить эту взаимосвязь, мы можем выполнить следующие шаги на калькуляторе TI-84, чтобы выполнить простую линейную регрессию, используя часы обучения в качестве объясняющей переменной и оценку на экзамене в качестве переменной ответа.

Шаг 1: Введите данные.

Сначала мы введем значения данных для объясняющей переменной и переменной ответа. Нажмите Stat , затем нажмите EDIT . Введите следующие значения объясняющей переменной (учебные часы) в столбец L1 и значения переменной ответа (балл за экзамен) в столбец L2:

Шаг 2: Выполните линейную регрессию.

Далее мы выполним линейную регрессию. Нажмите Stat , затем перейдите к CALC . Затем прокрутите до 8: Linreg(a+bx) и нажмите Enter .

Для Xlist и Ylist убедитесь, что выбраны L1 и L2, поскольку это столбцы, которые мы использовали для ввода наших данных. Оставьте FreqList пустым. Прокрутите вниз до пункта «Рассчитать» и нажмите Enter . Автоматически появится следующий вывод:

Шаг 3: Интерпретируйте результаты.

Из результатов мы видим, что предполагаемое уравнение регрессии имеет вид:

Оценка экзамена = 68,7127 + 5,5138*(часы)

Мы интерпретируем коэффициент часов так, что за каждый дополнительный учебный час экзаменационный балл должен увеличиться в среднем на 5,5138 . Мы интерпретируем коэффициент пересечения как означающий, что ожидаемый результат экзамена для студента, обучающегося ноль часов, составляет 68,7127 .

Мы можем использовать это предполагаемое уравнение регрессии для расчета ожидаемого результата экзамена для студента на основе количества учебных часов.

Например, студент, который учится три часа, должен набрать на экзамене балл 85,25 :

Оценка экзамена = 68,7127 + 5,5138*(3) = 85,25

Мы также можем видеть, что квадрат r для регрессионной модели равен r ² = 0,7199 .

Эта величина известна как коэффициент детерминации. Это доля дисперсии переменной отклика, которую можно объяснить объясняющей переменной. В этом примере 71,99% разницы в результатах экзамена можно объяснить количеством изученных часов.

Дополнительные ресурсы

Как создать график остатков на калькуляторе TI-84
Как выполнить квадратичную регрессию на калькуляторе TI-84
Как выполнить экспоненциальную регрессию на калькуляторе TI-84
Как выполнить логарифмическую регрессию на калькуляторе TI-84