الانحدار المتوقع حاسبة القيم


تعليمات: استخدم هذا الانحدار المتوقع حاسبة القيم للعثور على القيم المتوقعة من خلال تحليل الانحدار الخطي بناء على بيانات العينة المقدمة من قبلك.يرجى إدخال البيانات للمتغير المستقل \((X)\) والمتغير التابع (\(Y\)), في النموذج أدناه:

متغير مستقل \(X\) نموذج بيانات (فاصلة أو مساحة مفصولة) =
متغير التابع \(Y\) نموذج البيانات (فاصلة أو مساحة مفصولة) =
اسم متغير مستقل (اختياري) =
اسم متغير التابع (اختياري) =

الانحدار المتوقع حاسبة القيم

واحدة من الأهداف الرئيسية للانحدار هي الحصول على تنبؤات.هذا هو, نماذج الانحدار الخطي التنبؤ بطبيعتها.أحد الأهداف عند إجراء تحليل الانحدار هو العثور على القيم المتوقعة المقابلة, مكتوبة رياضيا باسم (\(\hat y\)).

بمجرد تقدير معاملات الانحدار المقابلة ل Y-Intercept والمنحدر, \(\hat \beta_0\) و \(\hat \beta_1\), يمكننا المضي قدما في حساب القيم المتوقعة.

كيف يمكنك حساب الانحدار القيم المتوقعة؟

الحساب بسيط, ولكن تحتاج إلى حساب معاملات الانحدار أولا.بمجرد أن يكون لديك المنحدر و Y- اعتراض, تحسب الانحدار القيم المتوقعة باستخدام الصيغة التالية:

\[ \hat y = \hat \beta_0 + \hat \beta_1 x \]

ماذا يمكنك أن تفعل مع القيم المتوقعة؟

القيم المتوقعة مفيدة إلى حد ما.أولا, يمكنك حساب المتبقية, وهي مفيدة للغاية لتقييم افتراضات نموذج الانحدار الخطي المختلفة.

أيضا, يمكنك استخدام القيم المتوقعة لإجراء Scatterplot من القيم المتوقعة مقابل القيم المتوقعة, والتي هي واحدة من المؤاميرات المتباقية سوف تنظر في من أجل تقييم الافتراضات النموذجية.في الواقع, ستوفر هذه الآلة الحاسبة هذه المؤامرة التي تمت ملاحظتها مقابل القيم المتوقعة.

الآلات الحاسبة الأخرى المتعلقة بالانحدار

إذا كنت تتعامل مع أكثر من مؤشر واحد, فمن المحتمل أن تحتاج إلى هذا حاسبة الانحدار الخطي المتعدد , وهو أكثر ملاءمة في هذه الحالة.

تسجيل الدخول إلى حسابك

ليس لديك حساب عضوية؟
اشتراك

إعادة تعيين كلمة المرور

ارجع الى
تسجيل دخول

اشتراك

ارجع الى
تسجيل دخول