Калькулятор: Линейная регрессия
Вычисляйте Линейная регрессия с четкими входными данными, проверкой и документированной формулой.
Калькулятор: Линейная регрессия
Результатy = 2x − 0,2
Модель и подробности расчёта
Обычный метод наименьших квадратов со свободным членом. Линейная связь не доказывает причинность. При постоянном y корреляция и R² не определены; интервал прогноза не вычисляется. n ≤ 10⁴.
- n
- 5
- b
- 2
- a
- -0,2
- r
- 0,990148
- R²
- 0,980392
- Σ(y − ŷ)²
- 0,8
● Наблюдаемое━ Расчётное
Таблица данных (5)
| x | Наблюдаемое y | Расчётное ŷ | Остаток y − ŷ |
|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 1,8 | 0,2 |
| 2 | 4 | 3,8 | 0,2 |
| 3 | 5 | 5,8 | -0,8 |
| 4 | 8 | 7,8 | 0,2 |
| 5 | 10 | 9,8 | 0,2 |
Источник метода: NIST/SEMATECH — Linear least squaresСообщить об исправлении
Как пользоваться инструментом
- Введите известные значения.
- Нажмите «Рассчитать», чтобы обработать данные.
- Проверьте результат, формулу и этапы расчёта.
Пример расчёта
Посмотрите пример применения метода на практике.
Формула
least-squares line y = intercept + slope × x, including Pearson correlation
Частые вопросы
Формула
Формула ниже показывает, как получен результат.
Важная информация
Результаты являются оценочными и предназначены для общей информации. Важные решения проверяйте у профильного специалиста или по первоисточнику.