Kalkulator Regresi Linier Lakukan regresi linier untuk menemukan persamaan garis terbaik dengan kemampuan prediksi.
Kalkulator Regresi Linier
Lakukan regresi linier untuk menemukan persamaan garis terbaik dengan kemampuan prediksi.
Masukkan Data X dan Y
Input titik data Anda sebagai nilai yang dipisahkan oleh koma atau spasi.
Opsional: Prediksi
Masukkan nilai X untuk memprediksi nilai Y yang sesuai.
Lihat Hasil
Lihat persamaan regresi, kemiringan, intercept, R², dan prediksi.
What Is Kalkulator Regresi Linier?
Kalkulator Regresi Linier menemukan garis lurus terbaik yang melalui serangkaian titik data menggunakan metode kuadrat terkecil. Ini menghitung persamaan regresi (y = b₁x + b₀), di mana b₁ adalah kemiringan dan b₀ adalah intersep y. Kalkulator juga menyediakan koefisien korelasi (r), nilai R-squared, kesalahan standar, dan secara opsional memprediksi nilai Y untuk input X baru. Regresi linier adalah salah satu alat paling mendasar dalam statistik dan ilmu data, digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dan membuat prediksi.
Why Use Kalkulator Regresi Linier?
-
Menghitung persamaan regresi lengkap dengan kemiringan dan intercept
-
Menampilkan R-squared, korelasi, dan kesalahan standar
-
Prediksi bawaan untuk nilai X baru
-
Menampilkan rumus least squares sebagai referensi pendidikan
Common Use Cases
Analisis Tren
Identifikasi tren dalam data deret waktu (penjualan, suhu, dll.).
Peramalan
Prediksi nilai masa depan berdasarkan tren data historis.
Penelitian Ilmiah
Modelkan hubungan linier antara variabel eksperimental.
Perencanaan Bisnis
Proyeksikan pendapatan, biaya, atau pertumbuhan berdasarkan data historis.
Technical Guide
Regresi kuadrat terkecil menghitung: b₁ (kemiringan) = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ) / Σ(xᵢ−x̄)², dan b₀ (intersep) = ȳ − b₁x̄. Kesalahan standar perkiraan: SE = √(Σ(yᵢ−ŷᵢ)² / (n−2)), di mana ŷᵢ = b₁xᵢ + b₀ adalah nilai prediksi. R² = r² mengukur kebaikan kesesuaian. Prediksi: untuk x baru, ŷ = b₁x + b₀. Asumsi regresi linier: linearitas, kemandirian, normalitas residu, dan homoskedastisitas (varians konstan). Model ini meminimalkan jumlah jarak vertikal kuadrat dari setiap titik ke garis.
Tips & Best Practices
-
1Selalu visualisasikan data Anda sebelum memasang garis - hubungan harus secara kasar linier
-
2R² dekat dengan 1 menunjukkan kesesuaian yang baik; dekat dengan 0 menunjukkan model linier menjelaskan sedikit varians
-
3Berhati-hatilah saat melakukan ekstrapolasi jauh di luar rentang data Anda
-
4Periksa outlier - satu titik ekstrem dapat sangat mempengaruhi garis regresi
Related Tools
Kalkulator Mean, Median & Modus
Hitung mean, median, modus, jangkauan, dan ukuran kecenderungan sentral lainnya untuk setiap dataset.
🔢 Math & Calculators
Kalkulator Selang Kepercayaan
Hitung selang kepercayaan dari statistik ringkas atau data mentah dengan beberapa tingkat kepercayaan.
🔢 Math & Calculators
Kalkulator Korelasi
Hitung koefisien korelasi Pearson dan Spearman dengan interpretasi R-squared.
🔢 Math & Calculators
Kalkulator Tujuan Tabungan
Hitung tabungan bulanan yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan keuangan dalam jangka waktu tertentu.
🔢 Math & CalculatorsFrequently Asked Questions
Q Apa artinya kemiringan?
Q Apa itu intercept y?
Q Seberapa andalnya prediksi?
Q Apa itu kesalahan standar?
Q Berapa banyak titik data yang saya butuhkan?
About This Tool
Kalkulator Regresi Linier is a free online tool by FreeToolkit.ai. All processing happens directly in your browser — your data never leaves your device. No registration or installation required.