Calculadora de regresión lineal múltiple
Apunte un intercepto y dos a cinco predictores numéricos, inspeccione los coeficientes de la unidad original y evalúe una consulta de predictor.
SU CÁLCULO
Resultado
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Pasos del cálculo
Trabaje a través de un paso a la vez o revele el cálculo completo. Los pasos utilizan sus entradas actuales.
Cómo calcular
Normalizar cada predictor, conservar un intercepto y resolver el diseño de rango completo mediante QR reortoxidonalizado.
Y ≈ intercept+β₁X₁+…+βₚXₚ
Ejemplo resuelto
Para Y=1+2X1+3X2, las cinco filas introducidas ajustan una ordenada en el origen de 1 y pendientes de 2,3. La consulta X1=3 y X2=2 da Y=13.
Suposiciones y detalles de entrada
2 - 5 predictores y hasta 500 filas completas; las observaciones deben ser más que interceptas más predictores. Se rechazan los diseños constantes y numéricamente colínicos. Cada columna necesita unidades coherentes. El entrenamiento R² y el ajuste R² son descriptivos, no un puntaje de validación. No se suministra ninguna imputación de valor falso, codificación categórica, significación de coeficiente, selección variable o intervalo de predicción.
Usando esta calculadora
¿Puedo entrar en mi propio problema?
Sí. Sustitúyase los valores de ejemplo por sus propias entradas. El resultado, los pasos de cálculo, los cuadros y los diagramas aplicables se actualizan a partir de esos insumos. Los valores blanks o inválidos despejan el resultado; los valores de ejemplo nunca se sustituyen silenciosamente por los insumos que faltan.
¿Los resultados son exactos?
Los resultados utilizan la aritmética de un punto flotante y se muestran redondeados. Leer la fórmula, suposiciones y cualquier precisión de los datos antes de interpretar el resultado.
¿Mi entrada está cargada?
El cálculo se ejecuta en su navegador. No se requiere cuenta, carga de archivos o servicio AI externo. Las entradas no se guardan entre recargas de página.
Fit y=a+bx a 2 - 100 entraron en pares de coordenadas. Inspeccione la ecuación de regresión, correlación, R², predicciones, residuos y un complot de dispersión.
Ajuste un cuadrático a los pares X / Y observados con un cálculo estable de los cuadrados, tabla residual y consulta de valor de fitted.
Compare el grupo independiente Cohen d, los bordes corregidos por gamma- g y el delta de vidrio de las estadísticas de resumen de la muestra.
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