Расчет наклона линии регрессии помогает определить, насколько быстро изменяются ваши данные. Линии регрессии проходят через линейные наборы точек данных для моделирования их математической модели. Наклон линии представляет собой изменение данных, нанесенных на ось y, на изменение данных, нанесенных на ось x. Более высокий наклон соответствует линии с большей крутизной, в то время как линия меньшего наклона более пологая. Положительный наклон указывает на то, что линия регрессии повышается при увеличении значений оси Y, тогда как отрицательный наклон означает, что линия падает при увеличении значений оси Y.
Выберите две точки, попадающие 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. В этом примере 9 - 3 = 6, что является расчетным 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» равно 15 - 6 = 9.
Разделите изменение «y» на изменение «x», чтобы получить наклон линии регрессии. Используя предыдущий пример, получаем 9/6 = 1,5. Обратите внимание, что наклон положительный, что означает, что линия поднимается по мере увеличения значений оси Y.
