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以下sum=Σ,因為要一直換行麻煩>< 在葉小蓁的高等統計學,裡面的第十一章 "線性迴歸模型與相關性" 最小平方法的地方,他寫 (Xi-Xbar) b1=sum(i=1 to n) ----------------------- Yi = sum(i=1 to n)kiYi sum(i=1 to n)(Xi-Xbar)^2 然後 Xi-X(bar) 令 ki= ----------------------- , i=1,2,....., n, sum(j=1 to n)(Xj-Xbar)^2 請問一下為什麼本來是sum(i=1 to n) 變成了 sum(j=1 to n)? 我本來想說,可能只是符號的差異,i或j都可以 因為下面的另一個等式是這樣寫的 sum(i=1 to n)kiXi=1 sum(i=1 to n)(Xi-Xbar)Xi sum(i=1 to n)kiXi = ----------------------------- sum(j=1 to n)(Xi-Xbar)^2 sum(i=1 to n)(Xi-Xbar)Xi - sum(i=1 to n)(Xi-Xbar)Xbar = ------------------------------------------------------ sum(j=1 to n)(Xi-Xbar)^2 sum(i=1 to n)(Xi-Xbar)^2 = ----------------------------------- = 1 sum(j=1 to n)(Xi-Xbar)^2 所以若上面這個分式=1 那i跟j應該就是一樣的吧? 這是我的想法 不過他下一頁推導b1的變異數時,我又覺得i跟j好像不一樣 Var(b1) = Var( sum(i=1 to n) )=sum(i=1 to n)ki^2Var(Yi)+ n-1 n 2 ΣΣ kikj Cov(Yi,Yj) 1=i<j=2 ~~~~~~~~~ 這裡我就覺得不一樣了 因為第一個,如果i=j,那就不用寫共變異呀,相等怎麼會求共變異 而且都寫了"kikj"了,應該是真的不同吧? 還有那二個sum符號真的看不懂是什麼意思,到底是什麼意思,要如 何展開呢? 請高手賜教 , 謝謝您 --



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◆ From: 118.160.27.42
1F:→ casella123:給你一點低手的建議 04/10 15:42
2F:→ casella123:累加用i=1 to n 或 j=1 to n 是相同的東西 只是符號 04/10 15:43
3F:→ casella123:不同罷了! 分母的那個最好用j 與分子累加的i做區隔 04/10 15:44
4F:→ casella123:另外照你的寫法 對j求和的項怎麼會出現i的東西勒? 04/10 15:45
5F:→ casella123:sum(j=1 to n)(Xi-Xbar)^2 是書打錯還是你打錯? 04/10 15:45
6F:→ casella123:sum(i=1 to n)(Xi-Xbar)^2 與sum(i=1 to n)(Xj-Xbar)^2 04/10 15:47
7F:→ casella123:是一樣的東西 這個在前面已經說過了 04/10 15:47
8F:→ casella123:下面的變異數只不過代的是 04/10 15:48
9F:→ casella123:V(aX+bY)=a^2V(X)+b^2V(Y)+2abCov(X,Y) 04/10 15:49
10F:→ casella123:個人覺得您是累加的符號沒學好 困在裡面 04/10 15:50
11F:→ casella123:sum(i=1 to 2) Xi =X1+X2=sum(k=1 to 2)Xk =..... 04/10 15:50
12F:→ casella123:累加的符號完全是您決定的 04/10 15:51
13F:→ casella123:sum(i=1 to n)(Xi-Xbar)^2 與sum(j=1 to n)(Xj-Xbar)^2 04/10 15:53
14F:→ casella123:剛剛那句打錯字 重新補上 04/10 15:54
15F:→ sneak: 是一樣的東西 這個在前 https://daxiv.com 11/09 14:54
16F:→ sneak: 下面的變異數只不過代的 https://muxiv.com 01/02 14:53







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