Calculadora de regresión de Theil-Sen
Ajuste una línea de pairwisependiente mediana robusta con la convención de intercepción medianresidual de común acuerdo.
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
Ignora los pares equalX para la estimación de pendiente y toma la mediana de todas las pendientes de par restantes, a continuación, la media de intercepción residual.
Slope=median((yj−yi)/(xj−xi)); intercept=median(yi−slope xi)
Ejemplo resuelto
Para X=0,1,2,3,4 y Y=1,3,5,7,40 la pendiente media es 2 e interceptar 1, dando predicción 11 a X=5.
Suposiciones y detalles de entrada
2 - 200 observaciones pareadas y al menos dos X diferentes Convenio de interceptación conjunta, no intervalo de confianza, inferencia causal, corrección de errores inX o identificación más avanzada. La extrapolación es sólo un cálculo de línea.
Referencias: SciPy: pendiente de Theil-Sen e intercepción de articulaciones
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 una línea recta que permita un error de medición tanto en X como en Y, con una relación de varianza de errorán explícitamente introducida.
Calcular la asociación monotónica de rango para observaciones pareadas, incluyendo filas atadas.
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