Содержание
Расчет наклона линии регрессии помогает определить, насколько быстро изменяются ваши данные. Линии регрессии проходят через линейные наборы точек данных для моделирования их математического паттерна. Наклон линии представляет собой изменение данных, нанесенных на ось Y, на изменение данных, нанесенных на ось X. Более высокий уклон соответствует линии с большей крутизной, в то время как меньший уклон более плоский. Положительный наклон указывает на то, что линия регрессии возрастает при увеличении значений по оси Y, а отрицательный наклон означает, что линия уменьшается при увеличении значений по оси Y.
Выберите две точки, которые попадают на линию регрессии. Точки данных на графике записываются в виде упорядоченных пар (x, y), где «x» представляет значение на горизонтальной оси, а «y» представляет значение на вертикальной оси.
Вычтите значение «x» первой точки из значения «x» второй точки, чтобы получить изменение «x». Например, предположим, что две точки (3,6) и (9,15) находятся на линии регрессии. Используя этот пример, 9 - 3 = 6, что является рассчитанным изменением значения «x».
Вычтите значение «y» первой точки из значения «y» второй точки, чтобы вычислить изменение «y». Продолжая предыдущий пример (3,6) и (9,15) на линии регрессии, рассчитанное изменение значения «y» составляет 15 - 6 = 9.
Разделите изменение в «у» на изменение в «х», чтобы получить наклон линии регрессии. Использование предыдущего примера дает 9/6 = 1,5. Обратите внимание, что наклон положительный, что означает, что линия увеличивается с увеличением значений по оси Y.