Регрессия онлайн: Уравнение парной регрессии онлайн — ШПИЛЬКИ

Содержание

Пошаговый Калькулятор Линейной Регрессии — Mathcracker.Com

Инструкции: Проведите регрессионный анализ с помощью Калькулятор Линейной Регрессии где будет найдено уравнение регрессии и предоставлен подробный отчет о расчетах, а также диаграмма рассеяния. Все, что вам нужно сделать, это ввести данные X и Y. По желанию можно добавить заголовок и название переменных.

Подробнее об этом калькуляторе линейной регрессии

A модель линейной регрессии соответствует линейной модели, которая минимизирует сумму квадратов ошибок для набора пар \((X_i, Y_i)\).

Это означает, что вы предполагаете существование модели, которая в упрощенной форме имеет вид \(Y = \alpha + \beta X\), а затем вы отмечаете несоответствия (ошибки), обнаруженные при использовании этой линейной модели для прогнозирования набора заданных данных.

Для каждого \(X_i\) в данных вы вычисляете \(\hat Y_i = \alpha + \beta X_i\) и вычисляете ошибку, измеряя \(Y_i — \hat Y_i\). В частности, в этом случае вы берете квадрат каждого несоответствия/ошибки и суммируете ВСЕ эти квадраты ошибок.

Задача регрессионного калькулятора — найти наилучшие значения \(\alpha\) и \(\beta\), чтобы сумма квадратов ошибок была как можно меньше.

Формула регрессии

Уравнение линейной регрессии, также известное как уравнение наименьших квадратов, имеет следующую форму: \(\hat Y = a + b X\), где коэффициенты регрессии представляют собой значения \(a\) и \(b\).

Вопрос в том: Как рассчитать коэффициенты регрессии? Коэффициенты регрессии вычисляются этим регрессионным калькулятором следующим образом:

\[b = \frac{SS_{XY}}{SS_{XX}}\] \[a = \bar Y — \bar X \cdot b \]

Это формулы, которые вы использовали, если бы вычисляли уравнение регрессии вручную, но, вероятно, вы предпочтете использовать калькулятор (наш Калькулятор регрессии ), который покажет вам важные шаги.

Эта формула линейной регрессии интерпретируется следующим образом: коэффициент \(b\) известен как коэффициент наклона, а коэффициент \(a\) известен как точка пересечения по оси y.

Если вместо линейной модели вы хотите использовать нелинейную модель, то вам следует рассмотреть вместо нее модель калькулятор полиномиальной регрессии , что позволяет использовать мощности независимой переменной.

Калькулятор линейной регрессии шаги

Прежде всего, вы хотите оценить, имеет ли смысл проводить регрессионный анализ. Итак, сначала вы должны запустить это калькулятор коэффициента корреляции чтобы увидеть, существует ли значительная степень линейной связи между переменными.

Другими словами, имеет смысл проводить регрессионный анализ только в том случае, если коэффициент корреляции достаточно силен, чтобы обосновать модель линейной регрессии. Кроме того, вы должны использовать это калькулятор точечной диаграммы чтобы убедиться, что визуальный рисунок действительно линейный.

Можно предположить, что коэффициент корреляции близок к 1, но тем не менее характер связи вовсе не линейный.

Шаги для проведения регрессионного анализа следующие:

Шаг 1: Получите данные для зависимой и независимой переменной в формате столбца.

Шаг 2:

Введите данные или вставьте их, если они уже есть, например, в формате Excel.

Шаг 3: Нажмите «Рассчитать».

Этот калькулятор уравнения регрессии с шагами предоставит вам все необходимые расчеты в организованном порядке, чтобы вы могли четко понять все этапы процесса.

Остатки регрессии

Как оценить, хороша ли модель линейной регрессии? Вы можете подумать: «Легко, просто посмотрите на scatterplot «. В действительности математика и статистика обычно выходят за пределы того, где глаз встречается с графиком. Обычно рискованно полагаться только на диаграмму рассеяния для оценки качества модели.

С точки зрения хорошего соответствия, один из способов оценки качества соответствия модели линейной регрессии заключается в следующем вычисление коэффициента детерминации показывает долю вариации зависимой переменной, которая объясняется независимой переменной.

В линейной регрессии выполнение предположений имеет решающее значение для того, чтобы оценки коэффициента регрессии обладали хорошими свойствами (несмещенность, минимальная дисперсия и др.).

Для того чтобы оценить предположения линейной регрессии, необходимо посмотреть на остатки. Для этого вы можете взглянуть на нашу программу калькулятор остатков .

Предсказательная сила уравнения регрессии

Как узнать, правильно ли найдено уравнение регрессии? Или лучше вопрос, как узнать, имеет ли оцениваемое уравнение регрессии хорошую предсказательную силу?

Что вам нужно сделать, это вычислить коэффициент детерминации , который сообщает вам величину вариации зависимой переменной, которая объясняется зависимой(ыми) переменной(ями). 2 = 0.64\), и интерпретация состоит в том, что 64% вариации зависимой переменной объясняются независимой переменной в этой модели.

Полиномиальная регрессия

Как мы упоминали ранее, бывают случаи, когда линейная регрессия просто не подходит, потому что существует четкая нелинейная модель, определяющая взаимосвязь между двумя переменными.

Ваш первый сигнал о том, что вместо линейной регрессии следует использовать полиномиальную регрессию, заключается в том, что вы видите, что в данных, представленных диаграммой рассеяния, присутствует криволинейный паттерн.

Если это так, вы можете попробовать это калькулятор полиномиальной регрессии , чтобы оценить нелинейную модель, которая имеет больше шансов на лучшее соответствие.

Что дает этот онлайн-калькулятор линейной регрессии?

Сначала вы получаете таблицу данных и вычисляете соответствующие квадраты и перекрестные умножения, чтобы получить требуемую сумму квадратов значений, необходимую для применения формулы регрессии.

Как только все это будет аккуратно отображено в таблице со всеми необходимыми столбцами, будут показаны формулы регрессии с подставленными правильными значениями, а затем с выводом о модели линейной регрессии, которая была оценена на основе данных.

Кроме того, строится точечная диаграмма, чтобы оценить, насколько тесна линейная связь между переменными, что дает представление о том, насколько хороша модель линейной регрессии.

Является ли r2 коэффициентом регрессии?

Нет. Технически коэффициенты регрессии — это оценочные коэффициенты, являющиеся частью регрессионной модели. Коэффициент r2 называется коэффициентом детерминации.

Коэффициент r2 также рассчитывается по выборочным данным, но это не коэффициент регрессии, но это не значит, что он не важен. Коэффициент r2 важен, потому что он дает оценку процента вариации, объясняемой моделью.

Как сделать линейную регрессию в excel?

В Excel есть возможность проводить линейную регрессию либо непосредственно с помощью команд «=НАКЛОН()» и «=ИНТЕРЦЕПТ()», либо с помощью меню «Анализ данных».

Но Excel не показывает все шаги, как это делает наш регрессионный калькулятор.

Другие калькуляторы, связанные с линейной регрессией

Этот Калькулятор уравнения регрессии является лишь одним из многих калькуляторов, представляющих интерес при работе с линейными моделями. Вас также могут заинтересовать вычисление коэффициента корреляции , или в построить диаграмму рассеяния с предоставленными данными. 2 = 0,67 при оценке линейной регрессии Y как функции X, тогда интерпретация заключается в том, что X объясняет 67% вариации Y.

Что происходит, когда у вас больше переменных

Потенциально у вас может быть более одной независимой переменной. Например, вы можете быть заинтересованы в оценке Y в терминах двух переменных X1 и X2. В этом случае вам необходимо рассчитать множественную линейную регрессию модель, где идея по сути та же: найти гиперплоскость, которая минимизирует сумму квадратов ошибок.

Онлайн калькулятор: Аппроксимация функции одной переменной

Данный калькулятор по введенным данным строит несколько моделей регрессии: линейную, квадратичную, кубическую, степенную, логарифмическую, гиперболическую, показательную, экспоненциальную. Результаты можно сравнить между собой по корреляции, средней ошибке аппроксимации и наглядно на графике. Теория и формулы регрессий под калькулятором.

Если не ввести значения x, калькулятор примет, что значение x меняется от 0 с шагом 1.

Аппроксимация функции одной переменной

83 71 64 69 69 64 68 59 81 91 57 65 58 62

Значения x, через пробел

183 168 171 178 176 172 165 158 183 182 163 175 164 175

Значения y, через пробел

Линейная аппроксимация

Квадратичная аппроксимация

Кубическая аппроксимация

Аппроксимация степенной функцией

Показательная аппроксимация

Логарифмическая аппроксимация

Гиперболическая аппроксимация

Экспоненциальная аппроксимация

Точность вычисления

Знаков после запятой: 4

Линейная регрессия

Коэффициент линейной парной корреляции

Коэффициент детерминации