Calculadora de regresión cuadrática
Ajuste un cuadrático a los pares X / Y observados con un cálculo estable de los cuadrados, tabla residual y consulta de valor de fitted.
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
Centro y escala X, forma un diseño cuadrático y resuelve mediante QR de doble ortogonalización sin ecuaciones normales.
Y ≈ aX²+bX+c; minimize Σ(observed Y−fitted Y)²
Ejemplo resuelto
Puntos (−2, 9), (−1, 2), (0, 1), (1, 6), (2, 17) figuran en Y=3X²+2X+1.. El valor de montaje a X=3 es 34, con cero residual aparte del redondeo de punto de flotado.
Suposiciones y detalles de entrada
4 - 500 pares completos con coordenadas de hasta 1e9 in de magnitud. Necesito al menos tres valores de base X independientes y grados residuales positivos de libertad. Los coeficientes se muestran en unidades originales, mientras que las consultas utilizan la base normalizada. R² no está definido para constante Y. La calidad del fit es in- muestra; no se suministra ninguna inferencia de coeficiente, intervalo de predicción, interpretación causal o validación futura.
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 los datos positivos a y=A exp(Bx) o y=A x^B por los cuadrados menos después de una transformación logaritmica. Inspeccionar predicciones y residuos en la escala original.
Apunte un intercepto y dos a cinco predictores numéricos, inspeccione los coeficientes de la unidad original y evalúe una consulta de predictor.
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