Calculateur de régression linéaire multiple
Fixez une interception et deux à cinq prédicteurs numériques, inspectez les coefficients d’unité originale et évaluez une requête de prédicteur.
VOTRE CALCUL
Résultat
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Étapes du calcul
Affichez les étapes une par une ou le calcul complet. Les étapes utilisent les valeurs que vous avez saisies.
Méthode de calcul
Normaliser chaque prédicteur, retenir une interception et résoudre la conception de pleine rang à l’aide de QR reorthogonalisé.
Y ≈ intercept+β₁X₁+…+βₚXₚ
Exemple détaillé
Pour Y= 1 + 2 X1+ 3 X2, les cinq rangées entrées correspondent à l’interception 1 et aux pentes 2 , 3 . La question X1= 3 et X2= 2 donne Y= 13 .
Hypothèses et précisions sur les données
2 – 5 prédicteurs et jusqu’à 500 lignes complètes; les observations doivent dépasser le nombre d’interceptions et de prédicteurs. Les conceptions constantes et numériquement collinéaires sont rejetées. Chaque colonne a besoin d’unités cohérentes. La formation R² et la formation R² ajustée sont descriptives, et non une note de validation. Aucune imputation de valeur manquante, encodage catégorique, signification des coefficients, sélection variable ou intervalle de prédiction n’est fourni.
Utiliser ce calculateur
Puis-je saisir mes propres données ?
Oui. Remplacez les valeurs de l’exemple par vos propres données. Le résultat, les étapes, les tableaux et les diagrammes disponibles se mettent à jour. Une valeur vide ou invalide efface le résultat ; les valeurs de l’exemple ne remplacent jamais les données manquantes.
Les résultats sont-ils exacts ?
Les calculs utilisent des nombres à virgule flottante et les résultats affichés sont arrondis. Consultez la formule, les hypothèses et la précision des données indiquée avant d’interpréter le résultat.
Mes données sont-elles envoyées ?
Le calcul s’effectue dans votre navigateur. Aucun compte, envoi de fichier ou service d’IA externe n’est nécessaire. Les données saisies ne sont pas conservées après le rechargement de la page.
Fit y=a+bx à 2 – 100 paires de coordonnées entrées. Inspectez l’équation de régression, la corrélation, R² , les prédictions, les résidus et un diagramme de dispersion.
Adapter une paire de X/Y quadratique à celle observée avec un calcul stable des moindres carrés, une table résiduelle et une requête de valeur adaptée.
Comparer le groupe indépendant Cohen d, les haies gamma g et le delta du verre à partir de statistiques sommaires d’échantillons.
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