线性回归方程公式，频率和频数的计算公式是什么

　线性回归方程公式：b=(x1y1+x2y2+...xnyn-nXY)/(x1+x2+...xn-nX)。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方式之一。

线性回归模型常常用小二乘逼近来拟合，但他们也许用别的方式来拟合，例如用小化“拟合缺陷”在一部分其他规范里(例如小绝对误差回归)，或者在回归中小化小二乘损失函数的乘法。相反，小二乘逼近可以用来拟合那些非线性的模型。因为这个原因，尽管小二乘法和线性模型是紧密相连的，但他们是不可以划等号的。

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方式之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实质上应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。

频数与频率的公式是频率=频数/样本数

频率=频数/总量。有关拓展：频率是单位时间内完成周期性变化的次数是描述周期运动频繁程度的量，经常会用到符号f或ν表示，单位为秒分之一，符号为s。

每个物体都拥有由它本身性质决定的与振幅无关的频率，叫做固有频率。频率概念不仅仅是力学、声学中应用，在电磁学、光学与无线电技术中也常使用。频率是表示交流电随时间变化快慢的物理量

即交流电每秒钟变化的次数叫频率，用符号f表示。它的单位为周/秒，也称赫兹经常会用到“Hz”表示，简称周或赫。

比如市电是50周的交流电，其频率即为f=50周/秒。对非常高的频率还可用千周（kC）和兆周（MC）作为频率的单位。1千周（kC）=10^3周/秒1兆周（MC）=10^3千周（kC）=10^6周/秒。

平日生活中的交流电的频率大多数情况下为50赫兹，而无线电技术中涉及的交流电频率大多数情况下很大，达到千赫兹（KHz）甚至兆赫兹（MHz）的度量。

f统计量公式为：F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)），ESS和RSS就是剩下平方和还有回归平方和，三者有这样的关系：SEofregression等于Sumsquaredresid除以（n-k）的商再开方。统计量是数理统计学中一个重要的基本概念，指统计理论中用来对数据进行认真分析、检验的变量，作用是把样本中相关整体的信息汇集起来。

伽马函数(Gamma函数)，也叫欧拉第二积分是阶乘函数在实数与复数上扩展的一类函数。

该函数在分析学、可能性论、偏微分方程和组合数学中有重要的应用.本篇文章主要探讨其在可能性论与数理统计课程教学中的计算技巧与重要应用。

伽马函数作为阶乘的延拓,是定义在复数范围内的亚纯函数,一般写成Γ(·)。

实数域上的伽马函数:

Γ(α)=∫+∞0tα-1e-tdt(α0).函数Γ(·)的主要性质为(ⅰ)Γ(α+1)=αΓ(α)(α0)；(ⅱ)Γ12()=槡π；(ⅲ)Γ(1)=1.

伽玛函数（Gamma函数），也叫欧拉第二积分是阶乘函数在实数与复数上扩展的一类函数。该函数在分析学、可能性论、偏微分方程和组合数学中有重要的应用。

与之有密切联系的函数是贝塔函数，也叫第一类欧拉积分，可以用来迅速计算同伽马函数形式相类似的积分。

伽玛函数（Gamma Function）作为阶乘的延拓是定义在复数范围内的亚纯函数，一般写成Γ（x)。

当函数的变量是正整数时，函数的值就是前一个整数的阶乘，或者说Γ（n+1）=n！。

公式讲解

伽玛函数表达式：Γ（x)=∫e^(-t)*t^(x-1）dt （积分的下限是0，上限是+∞） 　

这个阶乘的通项公式就是伽马函数

伽马函数是应用广泛的函数之一，因为它在不少分布函数中使用。这些分布被应用于贝叶斯推断(Bayesian inference)、随机过程（如排队模型）、生成统计模型（如潜在的狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)）和变分推断。因为这个原因，假设你掌握并熟悉了伽马函数，你就可以对它的不少应用场景有更好的理解。

平方差：a²-b²=(a+b)(a-b)。

标准差：标准差=sqrt(((x1-x)^2 +(x2-x)^2 +......(xn-x)^2)/n)。资料扩展：因为方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，大家很难直观的衡量，故此，经常会用到方差开根号换算回来那就是我们要说的标准差（SD）。

在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1)，它的意思是样本能自由选择的程度。

当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，故此，自由度是（n-1)。

二乘二列联表重要内容及核心考点的公式是n=a+b+c+d、K²=n(ad-bc)²/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),列联表是观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类时所列出的频数表。频数表是数理统计中因为所观测的数据有点多,为简化计算,将这些数据按等间隔分组,

组数=(极差/组距)+1,则组距=极差/(组数-1)。组距是指在一组数据中,大值(组上限)与小值(组下限)当中的距离。

采取组距分组时，需遵守“不重不漏”的原则。“不重”是指一项数据只可以分在这当中的某一组，不可以在其他组中重复产生；“不漏”是指组别可以穷尽，也就是在所分的都组别中每项数据都可以分在这当中的某一组，不可以遗漏。

组距和组数计算方法:

组数和组的计算公式：组数=（极差/组距）+1，则组距=极差/（组数-1）。组距是指在一组数据中，大值（组上限）与小值（组下限）当中的距离。组数与组距是相互联系的，同一变量数列中，组数越多，则组距越小，反之，组数越小，则组距越大，两者成反比关系。

  把分成组的个数称为组数，把全部组分成若干份，每一个组的两个端点当中的距离称为组距。

1、K的平方的观测值是实质上频数与理论频数差值平方与理论频数之比的累计和。

2、K的平方的观测值越大,说明“X与Y相关系”成立的概率越大。

3、计算公式:K^2 = n*(ad - bc)八2/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)]这当中n=a+b+c+d为样本容量。

k平方的公式：k=(a+b)(c+d)(a+c)。平方是一种运算，例如，a的平方表示a×a，简写成a²，也可以写成a×a(a的一次方乘a的一次方等于a的2次方），比如4×4=16，8×8=64，平方符号为2。

一次方程也被称为线性方程，因为在笛卡尔坐标系上任何一个一次方程的表示都是一条直线，因为这个原因组成一次方程的每个项一定要是常数或者是一个常数和一个变量的乘积，且方程中一定要包含一个变量。因为假设没有变量唯有常数的式子是算数式并不是方程式。