Чтобы определить функцию, описывающую линию регрессии на основе коэффициентов множественной линейной регрессии, давайте рассмотрим основные шаги, которые вам нужно выполнить:

1. Понимание модели множественной линейной регрессии: Множественная линейная регрессия используется для предсказания значения зависимой переменной (Y) на основе нескольких независимых переменных (X1, X2, ..., Xn). Модель можно записать в следующем виде:
• Y = b0 + b1*X1 + b2*X2 + ... + bn*Xn
2. Идентификация коэффициентов: В этой формуле:
• b0 - это свободный член (или интерсепт),который показывает значение Y, когда все независимые переменные равны нулю.
• b1, b2, ..., bn - это коэффициенты, которые показывают, как изменение каждой независимой переменной (X1, X2, ..., Xn) влияет на зависимую переменную (Y).
3. Подстановка значений: Если у вас есть конкретные значения для коэффициентов (например, b0, b1, b2 и т.д.),вы можете подставить их в уравнение. Например:
• Предположим, что b0 = 2, b1 = 3, b2 = -1. Тогда функция регрессии будет выглядеть так:
• Y = 2 + 3*X1 - 1*X2
4. Проверка модели: После того как вы записали уравнение, вы можете использовать его для предсказания значений Y на основе данных о X1, X2 и других переменных.

Таким образом, чтобы получить функцию, описывающую линию регрессии, вам нужно знать значения коэффициентов и подставить их в общую формулу множественной линейной регрессии. Если у вас есть конкретные значения, вы можете записать уравнение и использовать его для анализа данных.