回归预测值计算器

回归的主要目标之一是获得预测。这是,线性回归模型是通过性质预测的。进行回归分析时的一个目标是找到数学上写入的相应预测值（\(\hat y\)）。

一旦我们估计对应于y拦截和斜率和斜率,\(\hat \beta_0\)和\(\hat \beta_1\)的回归系数,我们可以继续计算预测值。

如何计算回归预测值？

计算简单,但需要首先计算回归系数。有一个斜率和y-entercept,使用以下公式计算回归预测值：

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

你还能用预测的值做什么？

预测值相当有用。首先,您可以计算残差,这对于评估各种线性回归模型假设非常有用。

此外,您可以使用预测值来使观察到的散点图与预测值,这是其中之一 剩余地面 您将调查,以评估模型假设。实际上,该计算器还将提供这种观察到的与预测值的图。

其他与回归相关的计算器

如果您正在处理多个预测仪,则可能需要此 多铁路回归回归器 ,在这种情况下更合适。