Прогноз регрессии калькулятор ценностей

Одна из главных целей регрессии состоит в том, чтобы получить прогнозы.Это, линейные регрессионные модели предсказуют по своей природе.Один из целей при проведении регрессионного анализа состоит в том, чтобы найти соответствующие прогнозируемые значения, математически написанные как (\(\hat y\)).

Как только мы оцениваем коэффициенты регрессии, соответствующие Y-перехвачению и наклоне, \(\hat \beta_0\) и \(\hat \beta_1\), мы можем приступить к расчету прогнозируемых значений.

Как вы рассчитываете регрессионные предсказанные значения?

Расчет прост, но нужно сначала вычислить коэффициенты регрессии.После того, как у вас есть наклон и y-перехват, вы вычисляете значения предсказанных регрессов, используя следующую формулу:

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

Что еще можно сделать с прогнозируемыми значениями?

Предсказанные значения довольно полезны.Во-первых, вы можете вычислить остатки, которые чрезвычайно полезны для оценки различных предположений модели линейной регрессии.

Кроме того, вы можете использовать прогнозные значения, чтобы сделать разброс наблюдаемых против прогнозируемых значений, что является одним из остаточные участины Вы будете изучить, чтобы оценить модельные предположения.Фактически, этот калькулятор также предоставит этот график наблюдаемых против прогнозируемых значений.

Другие регрессионные калькуляторы

Если вы имеете дело с более чем одним предиктором, вы, вероятно, понадобится это Многократный линейный калькулятор регрессии , что более уместно в этом случае.