Multiple regression calculator

그래프 방정식 및 통계 회귀 모델을 구성하는 곡선 피팅 도구

선형 및 비선형 회귀를 사용한 곡선 피팅

다중 회귀 계산기는 그래픽 솔루션이 있는 방정식을 풀기 위한 곡선 피팅 도구입니다. 이 회귀 계산 앱은 최소 자승법을 사용하여 곡선 또는 수학 공식을 구성합니다. 그래픽 선형 방정식 및 비선형 방정식에서 주어진 일련의 데이터 포인트에 대한 통계 및 곡선 동작을 학습하는 데 도움이 됩니다.

회귀는 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 추정하고 평가할 수 있는 유용한 통계 기법입니다. 이 곡선 적합 그래프 계산기는 그래프 방정식과 통계 문제를 몇 초 안에 해결하기 위해 다양한 통계 회귀 모델을 가지고 있습니다.

다항식, 지수, 반감기, 역수, 가우스 등과 같은 회귀 분석을 위한 다양한 모델이 있습니다. 그러나 이것은 수학 학생, 엔지니어, 기계 학습 프로그래머 및 데이터 과학자를 위한 혁신적인 그래프 플로팅 앱입니다. 또한이 곡선 플롯 그래프 계산기는 영어, 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어 및 독일어를 포함한 여러 언어로 사용할 수 있습니다.

데이터 입력 방법:

x=1,2,3,4. 또는 x=-1,-3,0.5,1

y=1,2,3,4     또는 y=-1,-3,0.5,1

x 및 y 값을 원하는 만큼 사용할 수 있습니다(데이터 포인트 무제한 입력),

적절한 회귀 모델을 선택하기 위해 데이터를 볼 수 있습니다.

회귀 모델

다중 회귀 계산기를 사용하면 이러한 모델에 대한 통계 분석을 수행할 수 있습니다.

지수 모델 (ae^bx)

다항식 모델 (a_n x^n+a_(n-1)+.....+a_0)

파워 x 모델(ab^x)

파워 b 모델(ax^b)

대수 모델(log(x+b)+c)

가우스 모델(ae^-(x-b)^2/(2c^2))

반감기 모델(a+b/2^x)

상호 모델(a+b/x)

미카엘리스 모델(ax/(x+b))

== 데이터 세트 맞추기

Exponential, Power, Half-life, Michaelis Mentent(Plateau), Gaussian 곡선과 같은 방정식에 데이터 세트를 맞추려면 앱에 x 및 y 데이터 세트를 제공한 다음 해당 버튼을 클릭해야 합니다(Power 곡선, Power fit 버튼 누르기) (선형 회귀 그래프, 비선형 회귀, 다중 선형 회귀, 다항식 회귀, 2차 회귀 계산기). 데이터 세트를 선형 또는 다항식 곡선에 맞추려면 앱에 다항식의 차수를 제공해야 합니다. 선형 곡선의 경우 차수는

앱 사용 방법

업로드: 업로드 버튼을 사용하면 휴대전화나 SD 카드 저장소에 저장된 데이터의 CSV 파일을 읽을 수 있습니다. 데이터는 CSV 파일 형식으로 작성됩니다.

보기: x 및 y 필드를 데이터로 채울 때 보기 버튼을 클릭하여 x 및 y 데이터 간의 관계를 확인합니다.

모델 선택: 데이터를 본 후 사용 가능한 모델 목록에서 데이터에 맞는 적절한 모델을 선택합니다.

FIT: 사용 가능한 목록에서 모델을 선택한 후 FIT를 클릭하여 선택한 모델에 데이터를 맞춥니다. 그런 다음 회귀 모델을 볼 수 있는 다른 페이지로 이동합니다. 결정 계수 R-제곱을 보여줍니다.

xe 필드를 입력한 다음 Estimate 버튼을 클릭하여 ye 필드에 결과를 표시하여 다양한 x 값에서 적합된 모델을 추정할 수 있습니다.

저장: 저장 버튼을 눌러 데이터, 적합 모델, 주어진 x 값에서 추정된 모델, r-제곱 및 CSV 또는 txt 파일로 저장된 모델의 오차를 휴대전화 저장소에 다음과 같이 저장합니다. curve_fitting_data라는 폴더를 채우는 " model_regression.csv" 또는 "model_regression.txt"

앱 기능:

대화형 및 사용자 중심 인터페이스

곡선 또는 수학 함수 생성

데이터 가져오기 또는 내보내기 허용

회귀에 최소제곱법 사용

직관적인 기능을 갖춘 통계 계산기

방정식을 풀기 위한 여러 회귀 모델 포함