Multiple regression calculator

グラフ方程式と統計回帰モデルを構築するためのカーブ フィッティング ツール

線形および非線形回帰を使用したカーブ フィッティング

重回帰計算は、グラフィカルな解を持つ方程式を解くためのカーブ フィッティング ツールです。この回帰計算アプリは、最小二乗法を使用して曲線または数式を構築します。グラフィックの線形方程式と非線形方程式を使用して、特定の一連のデータ ポイントでの曲線の統計と動作を学習するのに役立ちます。

回帰は、従属変数と 1 つ以上の独立変数との関係を推定および評価できる便利な統計手法です。このカーブ フィット グラフ計算機には、さまざまな統計回帰モデルがあり、グラフの方程式と統計の問題を数秒で解決できます。

回帰分析には、多項式、指数関数、半減期、逆数、ガウスなど、さまざまなモデルがあります。しかし、これは数学の学生、エンジニア、機械学習プログラマー、データ サイエンティスト向けの革新的なグラフ プロット アプリです。さらに、この曲線プロット グラフ計算機は、英語、スペイン語、フランス語、イタリア語、ドイツ語などの複数の言語で使用できます。

データの入力方法:

x=1,2,3,4.または x=-1,-3,0.5,1

y=1,2,3,4 または y=-1,-3,0.5,1

x と y の値は好きなだけ使用できます (無制限のデータ ポイントを入力します)。

適切な回帰モデルを選択するために、データを表示できます。

回帰モデル

重回帰計算機を使用すると、これらのモデルの統計分析を実行できます

• 指数モデル (ae^bx)
• 多項式モデル (a_n x^n+a_(n-1)+.....+a_0)
• パワー x モデル (ab^x)
• パワーbモデル (ax^b)
• 対数モデル (log(x+b)+c)
• ガウス モデル (ae^-(x-b)^2/(2c^2))
• 半減期モデル (a+b/2^x)
• 相反モデル (a+b/x)
• マイケルのモデル (ax/(x+b))

== データ セットに合わせる

データセットを Exponential、Power、Half-Life、Michaelis Mentent (Plateau)、および Gaussian 曲線などの方程式に適合させたい場合は、アプリに x および y データセットを提供し、対応するボタン (Power の場合) をクリックする必要があります。曲線、Power fit ボタンを押します）（線形回帰グラフ、非線形回帰、多重線形回帰、多項式回帰、二次回帰計算機）。データセットを線形曲線または多項式曲線に適合させたい場合は、多項式の次数をアプリに提供する必要があります。線形曲線の場合、次数は

アプリの使い方

アップロード: アップロード ボタンを使用すると、携帯電話または SD カード ストレージに保存されているデータの CSV ファイルを読み取ることができます。データは CSV ファイル形式で書き込まれます。

VIEW: フィールド x と y にデータを入力したら、VIEW ボタンをクリックして、x と y のデータの関係を確認します。

モデルの選択: データを表示した後、使用可能なモデルのリストからデータに適合する適切なモデルを選択します。

FIT: 利用可能なリストからモデルを選択した後、FIT をクリックして、選択したモデルにデータを適合させます。その後、回帰モデルが表示される別のページに移動します。決定係数 R 2 乗が表示されます。

フィールド xe を入力し、[推定] ボタンをクリックして結果を ye フィールドに表示することで、さまざまな x 値で適合モデルを推定できます。

保存: 保存ボタンを押して、データ、適合モデル、指定された x 値で推定されたモデル、r-2 乗、モデルの誤差を CSV または txt ファイルとして携帯電話のストレージに次のように保存します。 「model_regression.csv」または「model_regression.txt」は、curve_fitting_data というフォルダーを埋めます

アプリの機能:

• インタラクティブでユーザー中心のインターフェース
• 曲線または数学関数を構築します
• データをインポートまたはエクスポートできます
• 回帰に最小二乗法を使用する
• 直感的な機能を備えた統計計算機
• 方程式を解くための重回帰モデルが含まれています