Calculateur de régression linéaire pondérée
Fixez une interception et une pente par des moindres carrés pondérés positifs et prédisez à un x entré.
VOTRE CALCUL
Résultat
—
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
Centrer les deux variables en utilisant le même poids positif normalisé pour s’adapter à une ligne.
Slope=Σw(x−x̄w)(y−ȳw)/Σw(x−x̄w)²; intercept=ȳw−slope x̄w
Exemple détaillé
Les réponses 1 , 3 , 5 à x0, 1 , 2 reposent sur y= 1 + 2 x pour tout poids positif.
Hypothèses et précisions sur les données
Les poids sont des poids de type inverse relatifs, et non des fréquences de répétition. Pas d’intervalle d’incertitude, de covariance robuste, de modèle causal ou de validité d’extrapolation automatique. Le prédicteur doit varier.
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.
Raccordez une ligne droite permettant une erreur de mesure dans X et Y avec un rapport d’erreur-variance explicitement entré.
Propager des incertitudes standard indépendantes par une somme, une différence, un produit ou un quotient en utilisant des sensibilités de premier ordre.
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