Obliczenie nachylenia linii regresji pomaga określić, jak szybko zmieniają się dane. Linie regresji przechodzą przez liniowe zestawy punktów danych, aby modelować ich wzór matematyczny. Nachylenie linii reprezentuje zmianę danych wykreślonych na osi y na zmianę danych wykreślonych na osi x. Wyższy stok odpowiada linii o większej stromości, podczas gdy linia mniejszego stoku jest bardziej płaska. Nachylenie dodatnie wskazuje, że linia regresji rośnie wraz ze wzrostem wartości na osi y, natomiast nachylenie ujemne oznacza, że linia opada wraz ze wzrostem wartości na osi y.
Wybierz dwa punkty leżące na linii regresji. Punkty danych na wykresie są zapisywane jako uporządkowane pary (x, y), gdzie „x” reprezentuje wartość na osi poziomej, a „y” reprezentuje 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. Korzystając z tego przykładu, 9 - 3 = 6, co jest obliczoną zmianą 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. Korzystanie z poprzedniego przykładu daje 9/6 = 1,5. Zauważ, że nachylenie jest dodatnie, co oznacza, że linia rośnie wraz ze wzrostem wartości na osi y.