平均応答と予測応答

Mean_and_predicted_response

線形回帰では、平均応答と予測応答は、回帰パラメーターと独立変数の特定の値から計算された従属変数の値です。これら 2 つの応答の値は同じですが、計算された分散は異なります。
コンテンツ
1 バックグラウンド
2 平均応答
3 予測される反応
4 信頼区間
5 一般的な線形回帰
6 参考文献

バックグラウンド
詳細情報:直線フィッティング
直線フィッティングでは、モデルはy I = α + βX I + ε I { y_{i}=alpha +beta x_{i}+varepsilon _{i}，}

どこy I
{ y_{i}}

は応答変数です。X I { x_{i}}

は説明変数、ε iは確率誤差、 α { alpha }
と β
{ beta }

パラメータです。与えられた説明値x dに対する平均応答値と予測応答値は、次の式で与えられます。y d = α
^ +β ^X
d { {hat {y}}_{d}={hat {alpha }}+{hat {beta }}x_{d}，}