Régression linéaire simple
Ajustement de y = ordonnée à l'origine + pente × x et prédiction de y pour une valeur de x modifiable.
Vos valeurs
Pente
Moindres carrés ordinaires avec ordonnée à l'origine. L'extrapolation au-delà de l'intervalle des valeurs de x observées peut être peu fiable.
Comparaison de scénarios
Jusqu'à trois instantanés dans cet onglet. Le chargement d'un instantané remplace les entrées actuelles.
Formule
Utilisez b = Σ(xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ)/Σ(xᵢ−x̄)² et a = ȳ−bx̄. xᵢ et yᵢ représentent des paires d'observations. Les barres indiquent les moyennes, b la pente et a l'ordonnée à l'origine. La prédiction pour la cible saisie est a+bx.
Ajustement de y = ordonnée à l'origine + pente × x et prédiction de y pour une valeur de x modifiable.
Exemple résolu
- Observations de x
- 1, 2, 3, 4
- Observations de y
- 2, 4, 5, 4
- Prédiction de x
- 5
- Pente
- 0,7
- Ordonnée à l'origine
- 2
- Prédiction de y
- 5,5
Portée et limites
Moindres carrés ordinaires avec ordonnée à l'origine. L'extrapolation au-delà de l'intervalle des valeurs de x observées peut être peu fiable.
Les données d'entrée sont vérifiées pour détecter les valeurs manquantes et les plages autorisées. Un résultat hors de la plage numérique finie n'est pas affiché. L'arrondi affecte l'affichage, tandis que le calcul utilise la précision numérique du modèle.
Vérifiez vos unités et vos hypothèses avant de vous fier à un résultat. Modifier une étiquette ne convertit pas une devise ni une unité physique.
Version de la formule.: 04164298c724 · Exemple vérifié.: