Данный онлайн-сервис позволяет найти с помощью метода наименьших квадратов уравнения линейной, квадратичной, гиперболической, степенной, логарифмической, показательной, экспоненциальной регрессии и др., коэффициенты и индексы корреляции и детерминации. Показываются диаграмма рассеяние и график уравнения регрессии. Также калькулятор делает оценку значимости параметров уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера, t-критерия Стьюдента и критерия Дарбина-Уотсона.
Можно задать уровень значимости и указать, до какого знака после запятой округлять расчётные величины.
Примечание: дробные числа записывайте через точку, а не запятую.
Степенная регрессия
Квадратичная регрессия
Кубическая регрессия
Показательная регрессия
Логарифмическая регрессия
Экспоненциальная регрессия
Округлять до
-го
знака после запятой.
Видео:Метод наименьших квадратов. Квадратичная аппроксимацияСкачать
Он-лайн расчет линейной регрессии
методом наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов (МНК) широко применяется для построения регрессионных моделей при обработке экспериментальных данных. Наиболее распространенным является случай линейной регрессии. На данной странице представлен инструмент, реализующий МНК для линейной модели вида Y=A*X+B. Расчет выполняется on-line.
Исходные данные в виде пар X,Y (до 84 точек) вводятся в форму ниже. Пустые ячейки игнорируются, поэтому при необходимости можно отбрасывать точки путем удаления соответствующих значений X и Y. Если предполагается оценивать автокорреляцию, т.е. использовать вычисленные сериальные коэффициенты корреляции и критерий Дарбина-Уотсона (Durbin-Watson statistic), то значения X должны вводиться в порядке возрастания. Остальные результаты расчета не зависят от последовательности вводимых точек.
Результаты можно увидеть немедленно после нажатия кнопки «Вычислить».
Параметры A и B рассчитываются вместе с их стандартными отклонениями. Погрешность каждого из параметров можно затем определить как , где S — стандартное отклонение; N — число точек; t — коэффициент Стьюдента для принятой доверительной вероятности (обычно 0.95) при числе степеней свободы, равном N-2.
При заполнении формы для десятичных дробей используйте точку, а не запятую!
Видео:Как работает метод наименьших квадратов? Душкин объяснитСкачать
Метод наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных.
Калькулятор расчета элементов прямой по методу наименьших квадратов
Онлайн калькулятор нахождения углового коэффициента, точки пересечение и уравнения прямой линии по методу наименьших квадратов
Пример
Найти регрессию методом наименьших квадратов
Значение X | Значение Y |
5 | 6 |
2 | 3 |
1 | 6 |
7 | 9 |
Получаем,
Значение X | Значение Y |
5 | 6 |
2 | 3 |
1 | 6 |
7 | 9 |
Найдем,
Уравнение линии регрессии методом наименьших квадратов
Решение:
Шаг 1 :
Количество значений x.
Шаг 2 :
Найдем XY, X 2 для полученных значений. Смотрите таблицу ниже
Значение X | Значение Y | X*Y | X*X |
60 | 3.1 | 60 * 3.1 = 186 | 60 * 60 = 3600 |
61 | 3.6 | 61 * 3.6 = 219.6 | 61 * 61 = 3721 |
62 | 3.8 | 62 * 3.8 = 235.6 | 62 * 62 = 3844 |
63 | 4 | 63 * 4 = 252 | 63 * 63 = 3969 |
65 | 4.1 | 65 * 4.1 = 266.5 | 65 * 65 = 4225 |
Шаг 3 :
Найдем ΣX, ΣY, ΣXY;, ΣX 2 для значений
Шаг 4 :
Подставим значения в приведенную выше формулу.
Наклон(b) = (NΣXY — (ΣX)(ΣY)) / (NΣX 2 — (ΣX) 2 )
Шаг 5 :
Подставив значения в формулу
Пересечение (a) = (ΣY — b(ΣX)) / N
Шаг 6 :
Подставим значения в уравнение прямой
Уравнение прямой(y) = a + bx
Предположим, если мы хотим, узнать приблизительное у значение переменной x = 64, необходимо подставить значение в формулу
Уравнение прямой(y) = a + bx
Синонимы: Least-Squares method, МНК
Если материал понравился Вам и оказался для Вас полезным, поделитесь им со своими друзьями!
О сайте
На нашем сайте вы найдете множество полезных калькуляторов, конвертеров, таблиц, а также справочных материалов по основным дисциплинам.
Самый простой способ сделать расчеты в сети — это использовать подходящие онлайн инструменты. Воспользуйтесь поиском, чтобы найти подходящий инструмент на нашем сайте.
calcsbox.com
На сайте используется технология LaTeX.
Поэтому для корректного отображения формул и выражений
пожалуйста дождитесь полной загрузки страницы.
© 2022 Все калькуляторы online
Копирование материалов запрещено
📸 Видео
Метод наименьших квадратов. Линейная аппроксимацияСкачать
Метод наименьших квадратов. Регрессионный анализ.Скачать
Суть метода наименьших квадратов с примерами. Основы эконометрики в RСкачать
Метод наименьших квадратов, урок 1/2. Линейная функцияСкачать
Метод наименьших квадратовСкачать
Метод наименьших квадратов. ТемаСкачать
Численные методы: Метод наименьших квадратовСкачать
Построение уравнения линейной регрессии методом наименьших квадратов.Скачать
Метод Наименьших Квадратов (МНК)Скачать
Метод наименьших квадратов (МНК)Скачать
11 1 Метод наименьших квадратов ВведениеСкачать
Cистемы уравнений. Разбор задания 6 и 21 из ОГЭ. | МатематикаСкачать
ЦОС Python #1: Метод наименьших квадратовСкачать
Математика это не ИсламСкачать
Основы параметрической формы метода наименьших квадратов (МНК) на примере уравнивания опорных сетей.Скачать
Метод наименьших квадратовСкачать
Полный квадрат. Где и когда он может пригодиться? | Математика TutorOnlineСкачать
Метод наименьших квадратовСкачать