Model lineal simple (I)

Feu un programa tal que, donat un enter N que és la mida mostral, i una
seqüència de mida N de parells Y (variable resposta) i X (variable
explicativa), calculi la β₀ (intercepció) i β₁ (pendent) de la recta de
regressió que millor explica les dades.
Recordeu que:
$$\begin{equation}
\beta_1= \frac{covar(x,y)}{var(x)}=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2}; 
\beta_0=\overline{Y}-\beta_1\overline{X}
\end{equation}$$

Entrada

L’entrada consisteix en donar la mida d’una seqüència N, i una seqüència
no buida de parells de nombres reals X i Y.

Sortida

Cal escriure la β₀ i la β₁ en dues línies diferents.

Informació del problema

Autoria: Adrià Caballé

Generació: 2026-01-25T17:31:05.893Z

© Jutge.org, 2006–2026.
https://jutge.org
