Talaan ng mga Nilalaman:

Paano mo mahahanap ang nakapirming gastos gamit ang least squares regression?
Paano mo mahahanap ang nakapirming gastos gamit ang least squares regression?

Video: Paano mo mahahanap ang nakapirming gastos gamit ang least squares regression?

Video: Paano mo mahahanap ang nakapirming gastos gamit ang least squares regression?
Video: MATLAB Programming Tutorial #29 Linear Least Squares Regression 2024, Nobyembre
Anonim

Pagkalkula ng kabuuang nakapirming gastos (a):

  1. Gamit ang paraan ng hindi bababa sa mga parisukat , ang gastos ang function ng Master Chemicals ay: y = $14, 620 + $11.77x.
  2. Ang kabuuan gastos sa antas ng aktibidad na 6, 000 bote: y = $14, 620 + ($11.77 × 6, 000) = $85, 240.
  3. Ang kabuuan gastos sa antas ng aktibidad na 12, 000 bote: y = $14, 620 + ($11.77 × 12, 000)

Gayundin, paano mo kinakalkula ang hindi bababa sa square regression?

Mga hakbang

  1. Hakbang 1: Para sa bawat (x, y) point kalkulahin ang x2 at xy.
  2. Hakbang 2: Isama ang lahat ng x, y, x2 at xy, na nagbibigay sa atin ng Σx, Σy, Σx2 at Σxy (Σ ay nangangahulugang "sum up")
  3. Hakbang 3: Kalkulahin ang Slope m:
  4. m = N Σ(xy) − Σx Σy N Σ(x2) − (Σx)2
  5. Hakbang 4: Kalkulahin ang Intercept b:
  6. b = Σy − m Σx N.
  7. Hakbang 5: I-assemble ang equation ng isang linya.

ano ang kahulugan ng least squares sa isang regression model? Ang Least Squares Regression Ang linya ay ang linya na gumagawa ng patayong distansya mula sa mga punto ng data sa regression linya bilang maliit hangga't maaari. Ito ay tinatawag na hindi bababa sa mga parisukat ” dahil ang pinakamahusay na linya ng akma ay isa na nagpapaliit sa pagkakaiba (ang kabuuan ng mga parisukat ng mga pagkakamali).

Alinsunod dito, paano mo ginagamit ang paraan ng least squares?

Ang paraan ng hindi bababa sa mga parisukat Ipinapalagay na ang pinakaangkop na kurba ng isang partikular na uri ay ang kurba na may kaunting kabuuan ng mga paglihis, ibig sabihin, hindi bababa sa parisukat error mula sa ibinigay na set ng data. Ayon sa paraan ng hindi bababa sa mga parisukat , ang pinakamahusay na angkop na kurba ay may katangian na ∑ 1 n e i 2 = ∑ 1 n [y i − f (x i)] 2 ay pinakamababa.

Sa aling diskarte sa pagtatantya ng gastos ginagamit ang hindi bababa sa mga parisukat?

Ang hindi bababa sa - parisukat na paraan ng pagtatantya ng gastos nagsasangkot ng paggamit ng mga mathematical regression techniques para kalkulahin ang slope at intercept ng pinaka-angkop na linya para sa mga gastos na ginamit sa pagtatantya . Upang matukoy ang mga pagtatantya na ito, isang tagapamahala ang magtitipon gastos data sa pamamagitan ng gastos at antas ng produksyon.

Inirerekumendang: