vol.io
ВойтиНачать бесплатно

Калькулятор простой линейной регрессии

Подгоните прямую к своим данным и получите всё, чего ожидает курс статистики или рецензент: уравнение регрессии, полную таблицу коэффициентов (оценка, стандартная ошибка, t, p, 95% доверительный интервал для наклона и свободного члена), R² и скорректированный R², F-тест модели и стандартную ошибку остатков — те же числа, что выдают summary(lm()) и confint() в R, сверенные с точностью не менее шести значащих цифр. Вставьте два столбца (x, затем y) прямо из электронной таблицы. Калькулятор также автоматически проверяет нормальность остатков критерием Шапиро–Уилка и сообщает о проблемах простым языком — диагностический шаг, который большинство онлайн-инструментов регрессии полностью пропускает.

ИИ-отчёт

Доверьте интерпретацию результатов ИИ: документ Word в формате APA 7 / бизнес-отчёта.

Создать ИИ-отчёт (5 кредитов)Регистрация бесплатна и включает бесплатные ежемесячные кредиты.

Часто задаваемые вопросы

Как оформить результаты регрессии по APA 7?

Укажите тест модели и коэффициент, например: "Время подготовки значимо предсказывало экзаменационный балл, b = 0.88, SE = 0.02, t(10) = 45.93, p < .001. Модель объясняла 99.5% дисперсии, R² = .995, F(1, 10) = 2109.73, p < .001." AI-отчёт генерирует полную регрессионную таблицу и абзац по APA — то, что утомительнее всего оформлять вручную.

В чём разница между R² и скорректированным R²?

R² — доля дисперсии y, объясняемая x; при добавлении предикторов он может только расти. Скорректированный R² штрафует за сложность модели и является более честным значением при сравнении моделей. Для простой регрессии с одним предиктором они близки.

Как интерпретировать наклон?

Наклон b — ожидаемое изменение y при увеличении x на одну единицу. Его 95% доверительный интервал показывает правдоподобный диапазон; если интервал не включает 0 (что эквивалентно p < .05), связь статистически значима.

Какие допущения делает простая линейная регрессия?

Линейность, независимость наблюдений, постоянная дисперсия ошибок (гомоскедастичность) и нормально распределённые остатки. Этот инструмент автоматически проверяет нормальность остатков; для остального изучите график остатков — закономерности или «воронки» указывают на нарушения.

Статистические инструменты

Калькулятор t-критерия для независимых выборокКалькулятор t-критерия для парных выборокКалькулятор однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) + Tukey HSDКалькулятор двухфакторного дисперсионного анализа (ANOVA)Калькулятор критерия хи-квадратКалькулятор корреляции (Пирсон и Спирмен)Калькулятор анализа мощности: t-критерийКалькулятор анализа мощности: однофакторная ANOVAКалькулятор анализа мощности: две пропорцииКонвертер размеров эффекта (d, r, f, η², OR)Калькулятор описательной статистикиКалькулятор p-значенияКалькулятор доверительного интервалаКалькулятор z-оценкиКалькулятор стандартного отклоненияКалькулятор U-критерия Манна-УитниКалькулятор критерия знаковых рангов УилкоксонаКалькулятор H-критерия Краскела-УоллисаКалькулятор альфы КронбахаКалькулятор биномиальной вероятностиКалькулятор перестановок и сочетаний