Calculadora de regresión polinomial


Instrucciones: Puede usar esta Calculadora de regresión lineal múltiple para estimar un modelo lineal proporcionando los valores de muestra para un predictor \((X)\), y sus potencias hasta un cierto orden, y una variable dependiente \((Y)\), mediante el siguiente formulario:

Valores Y (separados por espacios) =
Valores X (separados por espacios) =
Orden del polinomio (número entero menor que 10)
Nombre de la variable dependiente (Opcional)
Nombre de la variable independiente (Opcional)

Calculadora de regresión polinomial

Más sobre esto Calculadora de regresión polinomial para que pueda tener una perspectiva más profunda de los resultados que le proporcionará esta calculadora. La regresión polinomial es muy similar a la regresión lineal simple, solo que ahora un predictor y un cierto número de sus poderes se utilizan para predecir una variable dependiente \(Y\). El modelo de regresión lineal polinomial es

\[ Y = \displaystyle \beta_0 + \beta_1 X + \beta_2 X^2 + ... + \beta_n X^n + \epsilon\]

donde \(\epsilon\) es el término de error que tiene la propiedad de estar distribuido normalmente con media 0 y varianza constante \(\epsilon ~ N(0, \sigma^2)\). Después de proporcionar valores de muestra para el predictor \(X\) y la variable de respuesta \(Y\), las estimaciones de los coeficientes de pendiente de la población se obtienen minimizando la suma total de errores cuadrados. El modelo estimado se expresa como:

La expresión que se utiliza para calcular las probabilidades de que ocurra un evento, \(p\), dada su probabilidad, se muestra a continuación:

\[ \hat Y = \displaystyle \hat\beta_0 + \hat\beta_1 X + \hat\beta_2 X^2 + ... + \hat\beta_n X^n\]

Si, por otro lado, desea usar solo un predictor, sin energía, puede usar este calculadora de regresión lineal simple en lugar. O si tiene varios predictores, necesita usar este calculadora de regresión lineal múltiple .

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