二次回帰計算
観測したX・Yの組に二次曲線を安定した正規化最小二乗法で当てはめ、残差表と指定点の予測値を表示します。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
中心とスケールXは二次構造を形成し、通常の方程式なしで2直交QRによって解決される。
Y ≈ aX²+bX+c; minimize Σ(observed Y−fitted Y)²
計算例
点(−2、9、または−1、2、0、1、1、6、2、17)は、Y=3X²+2X+1.にある。 X=3のフィッティング値は34で、浮動小数点の丸みを除けば残差はゼロである。
前提条件と入力上の注意
4 – 500 の完全なペアで、最大1e9 in等級の座標を持つ。少なくとも3つの独立したX基底値と正の残差の自由度が必要である。係数は元の単位で表示され、クエリは正規化された基底を使用する。 R² は定数 Y に対して未定義である。適合品質は十分であり、係数推論、予測間隔、因果律解釈、または将来の検証は提供されない。
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
2〜100組の座標に y=a+bx を当てはめ、回帰式、相関、R²、予測、残差、散布図を表示します。
正のyデータを対数変換後の最小二乗法で y=A exp(Bx) または y=A x^B に当てはめ、元の尺度の予測と残差を求めます。
切片と2〜5個の数値説明変数による回帰を行い、元の単位での係数と指定条件の予測値を求めます。
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