통계 예제

$\begin{array}{c} x & y \\ 9 & 10 \\ 9 & 11 \\ 11 & 12 \\ 13 & 15 \\ 14 & 12 \end{array}$

The slope of the best fit regression line can be found using the formula.

$m = \frac{n (\sum_{}^{} x y) - \sum_{}^{} x \sum_{}^{} y}{n (\sum_{}^{} x^{2}) - {(\sum_{}^{} x)}^{2}}$

The y-intercept of the best fit regression line can be found using the formula.

$b = \frac{(\sum_{}^{} y) (\sum_{}^{} x^{2}) - \sum_{}^{} x \sum_{}^{} x y}{n (\sum_{}^{} x^{2}) - {(\sum_{}^{} x)}^{2}}$

Sum up the $x$ values.

$\sum_{}^{} x = 9 + 9 + 11 + 13 + 14$

식을 간단히 합니다.

$\sum_{}^{} x = 56$

Sum up the $y$ values.

$\sum_{}^{} y = 10 + 11 + 12 + 15 + 12$

식을 간단히 합니다.

$\sum_{}^{} y = 60$

$x \cdot y$ 값을 모두 더합니다.

$\sum_{}^{} x y = 9 \cdot 10 + 9 \cdot 11 + 11 \cdot 12 + 13 \cdot 15 + 14 \cdot 12$

식을 간단히 합니다.

$\sum_{}^{} x y = 684$

$x^{2}$ 값을 모두 더합니다.

$\sum_{}^{} x^{2} = {(9)}^{2} + {(9)}^{2} + {(11)}^{2} + {(13)}^{2} + {(14)}^{2}$

식을 간단히 합니다.

$\sum_{}^{} x^{2} = 648$

$y^{2}$ 값을 모두 더합니다.

$\sum_{}^{} y^{2} = {(10)}^{2} + {(11)}^{2} + {(12)}^{2} + {(15)}^{2} + {(12)}^{2}$

식을 간단히 합니다.

$\sum_{}^{} y^{2} = 734$

계산값을 적습니다.

$m = \frac{5 (684) - 56 \cdot 60}{5 (648) - {(56)}^{2}}$

식을 간단히 합니다.

$m = 0.5\overline{769230}$

계산값을 적습니다.

$b = \frac{(60) (648) - 56 \cdot 684}{5 (648) - {(56)}^{2}}$

식을 간단히 합니다.

$b = 5.\overline{538461}$

기울기값 $m$ 과 y절편값 $b$ 을 기울기-절편 공식에 대입합니다.

$y = 0.5\overline{769230} x + 5.\overline{538461}$

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