Gewichtete lineare Regression
Passen Sie einen Abfang und Steigung durch positive gewichtete kleinste Quadrate und prognostizieren Sie bei einem eingegebenen x.
IHRE BERECHNUNG
Ergebnis
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Rechenschritte
Gehen Sie die Schritte einzeln durch oder zeigen Sie die gesamte Berechnung an. Die Schritte verwenden Ihre aktuellen Eingaben.
Berechnungsmethode
Zentriert beide Variablen mit den gleichen normalisierten positiven Gewichten, um eine Linie zu passen.
Slope=Σw(x−x̄w)(y−ȳw)/Σw(x−x̄w)²; intercept=ȳw−slope x̄w
Rechenbeispiel
Die Antworten 1,3,5 bei x0,1,2 liegen auf y=1+2x für positive Gewichte.
Annahmen und Hinweise zu den Eingaben
Gewichte sind relative inverse-variance-style Gewichte, nicht replizieren Frequenzen. Keine Unsicherheit Intervall, robuste Kovarianz, kausalen Modell oder automatische Extrapolations Gültigkeit. Predictor muss variieren.
Hinweise zum Rechner
Kann ich eigene Werte eingeben?
Ja. Ersetzen Sie die Beispielwerte durch Ihre eigenen Eingaben. Ergebnis, Rechenschritte, Tabellen und gegebenenfalls Diagramme werden entsprechend aktualisiert. Bei leeren oder ungültigen Eingaben wird das Ergebnis gelöscht. Fehlende Angaben werden niemals unbemerkt durch Beispielwerte ersetzt.
Sind die Ergebnisse exakt?
Die Ergebnisse beruhen auf Gleitkommaarithmetik und werden für die Anzeige gerundet. Beachten Sie die Formel, die Annahmen und die gegebenenfalls angegebene Datengenauigkeit.
Werden meine Eingaben hochgeladen?
Die Berechnung erfolgt in Ihrem Browser. Ein Benutzerkonto, Datei-Uploads oder ein externer KI-Dienst sind nicht erforderlich. Beim Neuladen der Seite werden die Eingaben zurückgesetzt.
Fit y=a+bx zu 2–100 eingegebenen Koordinatenpaaren. Inspizieren Sie die Regressionsgleichung, Korrelation, R², Vorhersagen, Reste und eine Streuungsdiagramm.
Passen Sie eine gerade Linie ermöglicht Messfehler in X und Y mit einem explizit eingegebenen Fehler-Varianz-Verhältnis.
Verbreiten Sie unabhängige Standardunsicherheiten durch eine Summe, Differenz, Produkt oder Quotient unter Verwendung von First-Order-Sensitivitäten.
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