Lineer Regresyon Hesaplayıcı En iyi uyum sağlayan doğrusal denklemi bulmak için lineer regresyon gerçekleştirin ve tahmin yeteneği kazanın.
Lineer Regresyon Hesaplayıcı
En iyi uyum sağlayan doğrusal denklemi bulmak için lineer regresyon gerçekleştirin ve tahmin yeteneği kazanın.
X ve Y Verilerini Girin
Veri noktalarınızı virgül veya boşlukla ayrılmış değerler olarak girin.
İsteğe Bağlı: Tahmin Et
Bir X değerini girerek karşılık gelen Y'yi tahmin edin.
Sonuçları Görüntüle
Regresyon denklemini, eğim, kestirme, R² ve tahminleri görün.
What Is Lineer Regresyon Hesaplayıcı?
Doğrusal Regresyon Hesaplayıcısı, en küçük kareler yöntemini kullanarak bir dizi veri noktası aracılığıyla en iyi uyumlu doğru çizgiyi bulur. Regresyon denklemi (y = b₁x + b₀) hesaplar, burada b₁ eğim ve b₀ y-kesenidir. Hesaplayıcı ayrıca korelasyon katsayısı (r), R-kare değeri, standart hata ve isteğe bağlı olarak yeni X girişleri için Y değerlerini öngörür. Doğrusal regresyon, değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek ve tahminlerde bulunmak için kullanılan istatistik ve veri biliminde en temel araçlardan biridir.
Why Use Lineer Regresyon Hesaplayıcı?
-
Eğim ve kesme ile birlikte tam regresyon denklemini hesaplar
-
R-kare, korelasyon ve standart hatayı gösterir
-
Yeni X değerleri için yerleşik tahmin
-
Eğitim amaçlı olarak en küçük kareler formülünü görüntüler
Common Use Cases
Eğilim Analizi
Zaman serisi verilerinde (satış, sıcaklık vb.) eğilimleri belirleyin.
Tahmin
Tarihi veri eğilimlerine dayanarak gelecekteki değerleri tahmin edin.
Bilimsel Araştırma
Deneysel değişkenler arasındaki doğrusal ilişkileri modelleyin.
İş Planlaması
Tarihi verilere dayanarak geliri, maliyeti veya büyümeyi tahmin edin.
Technical Guide
En küçük kareler regresyonu hesaplar: b₁ (eğim) = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ) / Σ(xᵢ−x̄)², ve b₀ (kesen) = ȳ − b₁x̄. Tahmin hatası: SE = √(Σ(yᵢ−ŷᵢ)² / (n−2)), burada ŷᵢ = b₁xᵢ + b₀ öngörülen değerlerdir. R² = r² uygunluk ölçüsünü ölçer. Tahminler: yeni bir x için, ŷ = b₁x + b₀. Doğrusal regresyon varsayımları: doğrusallık, bağımsızlık, artıkların normalliği ve homoskedastisite (sabit varyans). Model, her noktadan çizgiye olan dikey mesafelerin karelerinin toplamını en aza indirir.
Tips & Best Practices
-
1Her zaman veri noktalarınızı bir çizgiye uydurmadan önce görselleştirin - ilişki yaklaşık olarak doğrusal olmalıdır
-
2R² yaklaşırsa 1 iyi bir uyum gösterir; yaklaşırsa 0 doğrusal model az varyans açıklar
-
3Veri aralığınızın çok ötesine çıkarmaktan kaçının
-
4Ayrık değerleri kontrol edin - tek bir aşırı nokta regresyon çizgisini сильно etkileyebilir
Related Tools
Ortalama, Medyan & Mod Hesaplayıcı
Herhangi bir veri kümesi için ortalama, medyan, mod, aralık ve diğer merkezi eğilim ölçümlerini hesaplayın.
🔢 Math & Calculators
Güven Aralığı Hesaplayıcı
Özet istatistiklerinden veya ham verilerden çoklu güven seviyeleri ile güven aralıklarını hesaplayın.
🔢 Math & Calculators
Korelasyon Hesaplayıcı
Pearson ve Spearman korelasyon katsayılarını R-kare yorumlaması ile hesaplayın.
🔢 Math & Calculators
EYG ve EKM Hesaplayıcı
İki veya daha fazla sayının En Büyük Ortak Bölümünü (EYG) ve En Küçük Ortak Katını (EKY) bulun.
🔢 Math & CalculatorsFrequently Asked Questions
Q Eğim ne anlama geliyor?
Q Y-kesme ne anlama geliyor?
Q Tahminler ne kadar güvenilir?
Q Standart hata nedir?
Q Kaç veri noktasına ihtiyacım var?
About This Tool
Lineer Regresyon Hesaplayıcı 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.