Multiple regression calculator

Инструмент подгонки кривой для построения графических уравнений и моделей статистической регрессии.

ПОИСК КРИВОЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕЙНОЙ И НЕЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

Калькулятор множественной регрессии — это инструмент подбора кривой для решения уравнений, имеющих графические решения. Это приложение для расчета регрессии строит кривую или математическую формулу с использованием метода наименьших квадратов. Это помогает вам в графических линейных уравнениях и нелинейных уравнениях изучать статистику и поведение кривых в заданном ряду точек данных.

Регрессия — это полезный статистический метод, который позволяет оценить взаимосвязь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Этот калькулятор графиков с подгонкой кривой имеет различные модели регрессии статистики для решения графических уравнений и статистических задач за считанные секунды.

Существуют различные модели для регрессионного анализа, такие как полиномиальная, экспоненциальная, период полураспада, обратная, гауссовская и т. д. Тем не менее, это инновационное приложение для построения графиков для студентов-математиков, инженеров, программистов машинного обучения и специалистов по данным. Кроме того, вы можете использовать этот калькулятор графика кривой на нескольких языках, включая английский, испанский, французский, итальянский и немецкий.

КАК ВВОДИТЬ ДАННЫЕ:

х=1,2,3,4. или х=-1,-3,0,5,1

y=1,2,3,4     или y=-1,-3,0,5,1

Вы можете использовать столько значений x и y, сколько хотите (вводите неограниченное количество точек данных),

Вы можете просмотреть свои данные, чтобы выбрать подходящую модель регрессии.

Регрессионные модели

Калькулятор множественной регрессии позволяет выполнять статистический анализ для этих моделей.

Экспоненциальная модель (ae^bx)

Полиномиальная модель (a_n x^n+a_(n-1)+.....+a_0)

Модель Power x (ab^x)

Модель мощности b (ax^b)

Логарифмическая модель (log(x+b)+c)

Модель Гаусса (ae^-(x-b)^2/(2c^2))

Модель периода полураспада (a+b/2^x)

Взаимная модель (a+b/x)

Модель Михаэлиса (ax/(x+b))

== Соответствие вашему набору данных

Если вы хотите подогнать свой набор данных к таким уравнениям, как экспоненциальная зависимость, мощность, период полураспада, кривые Михаэлиса Ментента (плато) и кривые Гаусса, вам необходимо предоставить приложению набор данных x и y, а затем нажать соответствующую кнопку (для мощности кривой, нажмите кнопку Power fit) (график линейной регрессии, нелинейная регрессия, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, калькулятор квадратичной регрессии). Если вы хотите подогнать свой набор данных к линейной или полиномиальной кривой, вам необходимо предоставить приложению степень полинома; для линейной кривой степень равна

КАК ПОЛЬЗОВАТЬСЯ ПРИЛОЖЕНИЕМ?

ЗАГРУЗИТЬ. Кнопка загрузки позволяет читать CSV-файлы с вашими данными, хранящимися на вашем телефоне или на SD-карте. Данные будут записаны в формате файла CSV.

ПРОСМОТР. Когда вы заполните поля x и y своими данными, нажмите кнопку ПРОСМОТР, чтобы увидеть взаимосвязь между данными x и y.

Выберите модель. После просмотра данных выберите из доступного списка моделей подходящую модель, которая может соответствовать вашим данным.

Подходит. Выбрав модель из доступного списка, нажмите «Подогнать», чтобы подогнать данные под выбранную модель. После этого вы попадете на другую страницу, где увидите регрессионную модель. Он покажет коэффициент детерминации R-квадрат.

Вы можете оценить подобранную модель при разных значениях x, введя поле xe и нажав кнопку Estimate, чтобы отобразить результат в поле ye.

СОХРАНИТЬ: нажмите кнопку "Сохранить", чтобы сохранить данные, подогнанную модель, оценочную модель при заданных значениях x, r-квадрат и ошибку модели, сохраненные в виде файлов CSV или txt, в память телефона как «model_regression.csv» или «model_regression.txt», заполняющие папку с именем curve_fitting_data.

ФУНКЦИИ ПРИЛОЖЕНИЯ:

Интерактивный и ориентированный на пользователя интерфейс

Создает кривую или математическую функцию

Позволяет импортировать или экспортировать ваши данные.

Использовать метод наименьших квадратов для регрессии.

Калькулятор статистики с интуитивно понятными функциями.

Включает несколько регрессионных моделей для решения уравнений.