Rechner für vorhergesagte Regressionswerte

Eines der Hauptziele der Regression ist es, Vorhersagen zu erhalten. Das heißt, lineare Regressionsmodelle sind von Natur aus prädiktiv. Eines der Ziele bei der Durchführung einer Regressionsanalyse besteht darin, die entsprechenden vorhergesagten Werte zu finden, die mathematisch als (\(\hat y\)) geschrieben sind.

Sobald wir die Regressionskoeffizienten geschätzt haben, die dem y-Achsenabschnitt und der Steigung \(\hat \beta_0\) und \(\hat \beta_1\) entsprechen, können wir mit der Berechnung der vorhergesagten Werte fortfahren.

Wie berechnet man vorhergesagte Regressionswerte?

Die Berechnung ist einfach, muss jedoch zuerst die Regressionskoeffizienten berechnen. Sobald Sie die Steigung und den y-Achsenabschnitt haben, berechnen Sie die vorhergesagten Regressionswerte mit der folgenden Formel:

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

Was können Sie noch mit den vorhergesagten Werten tun?

Die vorhergesagten Werte sind ziemlich nützlich. Zunächst können Sie Residuen berechnen, die äußerst nützlich sind, um die verschiedenen Annahmen des linearen Regressionsmodells zu bewerten.

Sie können auch vorhergesagte Werte verwenden, um ein Streudiagramm von beobachteten und vorhergesagten Werten zu erstellen. Dies ist einer der folgenden Werte Restparzellen Sie werden untersuchen, um die Modellannahmen zu bewerten. Tatsächlich liefert dieser Rechner auch dieses Diagramm der beobachteten gegenüber den vorhergesagten Werten.

Andere regressionsbezogene Rechner

Wenn Sie mit mehr als einem Prädiktor zu tun haben, benötigen Sie diesen wahrscheinlich multiple lineare Regression Rechner , was in diesem Fall angemessener ist.