Zawartość
Obliczanie nachylenia linii regresji pomaga określić szybkość zmian danych. Linie regresji przechodzą przez liniowe zestawy punktów danych, aby modelować ich wzór matematyczny. Nachylenie linii reprezentuje zmianę danych wykreślonych na osi y do zmiany danych wykreślonych na osi x. Wyższe nachylenie odpowiada linii o większej stromości, podczas gdy mniejsze nachylenie jest bardziej płaskie. Dodatnie nachylenie wskazuje, że linia regresji rośnie wraz ze wzrostem wartości osi y, natomiast ujemne nachylenie oznacza, że linia spada wraz ze wzrostem wartości osi y.
Wybierz dwa punkty przypadające na linię regresji. Punkty danych na wykresie są zapisywane jako uporządkowane pary (x, y), gdzie „x” oznacza wartość na osi poziomej, a „y” oznacza wartość na osi pionowej.
Odejmij wartość „x” pierwszego punktu od wartości „x” drugiego punktu, aby uzyskać zmianę w „x”. Załóżmy na przykład, że dwa punkty (3,6) i (9,15) znajdują się na linii regresji. W tym przykładzie 9–3 = 6, co stanowi obliczoną zmianę wartości „x”.
Odejmij wartość „y” pierwszego punktu od wartości „y” drugiego punktu, aby obliczyć zmianę w „y”. Kontynuując poprzedni przykład, (3,6) i (9,15) na linii regresji, obliczona zmiana wartości „y” wynosi 15–6 = 9.
Podziel zmianę w „y” przez zmianę w „x”, aby uzyskać nachylenie linii regresji. W poprzednim przykładzie daje 9/6 = 1,5. Zauważ, że nachylenie jest dodatnie, co oznacza, że linia podnosi się wraz ze wzrostem wartości osi y.