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线性回归计算器

计算线性回归方程、斜率、截距、R平方值,并使用交互式散点图可视化和分步公式分解进行预测。

线性回归计算器
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线性回归计算器

欢迎来到线性回归计算器,这是一个综合统计工具,可计算最小二乘回归线、相关系数、R平方值,并提供带有分步公式分解的交互式散点图可视化。无论您是为研究、业务预测还是学术研究进行数据分析,此计算器都能提供专业级的统计分析。

什么是线性回归?

线性回归是一种基本的统计方法,用于通过拟合线性方程到观察数据来模型化因变量(Y)和一个自变量(X)之间的关系。该方法通过最小化残差平方和(观察值和预测值之间的差异)来找到通过数据点的最佳拟合直线。

回归方程

简单线性回归模型
$$\hat{Y} = b_0 + b_1 X$$

其中:

如何计算线性回归

计算斜率(b₁)

斜率公式
$$b_1 = \frac{n\sum x_i y_i - \sum x_i \sum y_i}{n\sum x_i^2 - (\sum x_i)^2}$$

计算Y截距(b₀)

截距公式
$$b_0 = \bar{y} - b_1 \bar{x}$$

其中x-bar和y-bar分别是X和Y的均值。

理解相关性和R平方

相关系数(r)

相关系数衡量X和Y之间线性关系的强度和方向。其范围从-1到+1:

r值解释
0.9到1.0非常强的正相关
0.7到0.9强正相关
0.5到0.7中等正相关
0.3到0.5弱正相关
-0.3到0.3几乎无相关
-0.5到-0.3弱负相关
-0.7到-0.5中等负相关
-0.9到-0.7强负相关
-1.0到-0.9非常强的负相关

R平方(确定系数)

R平方(R²)表示Y中由X解释的方差比例。例如,R² = 0.85表示Y中85%的方差可以由X与之间的线性关系解释。

R平方公式
$$R^2 = r^2 = 1 - \frac{SS_{residual}}{SS_{total}}$$

如何使用此计算器

  1. 输入X值: 在第一个文本区中输入您的自变量数据,用逗号、空格或换行符分隔。
  2. 输入Y值: 在第二个文本区中输入您的因变量数据。Y值的数量必须与X值匹配。
  3. 预测(可选): 输入X值以使用回归方程预测相应的Y值。
  4. 设置精度: 为结果选择小数位数。
  5. 计算: 点击计算按钮以查看回归方程、散点图、相关统计和分步计算。

理解您的结果

主要结果

附加统计

线性回归的应用

商业和金融

科学和研究

经济学

社会科学

线性回归的假设

为了获得可靠的结果,线性回归假设:

  1. 线性性: X和Y之间的关系是线性的
  2. 独立性: 观察相互独立
  3. 同方差性: 残差在所有X值中有恒定的方差
  4. 正态性: 残差近似正态分布
  5. 无多重共线性:(对于多元回归)自变量之间不高度相关

常见问题

什么是线性回归?

线性回归是一种统计方法,用于通过拟合线性方程到观察数据来模型化因变量(Y)和一个自变量(X)之间的关系。方程的形式为Y = b₀ + b₁X,其中b₀是Y截距,b₁是斜率。它找到最佳拟合线,最小化观察值和预测值之间的平方差之和。

我如何解释线性回归中的斜率?

斜率(b₁)表示对于自变量X每增加一个单位,因变量Y的变化。正斜率表示当X增加时Y增加,负斜率表示当X增加时Y减少。

什么是R平方,它意味着什么?

R平方(R²)也称为确定系数,衡量回归线对数据的拟合程度。其范围从0到1,其中0表示模型不能解释任何变异性,1表示解释所有变异性。通常,R²大于0.7表示良好拟合。

相关系数(r)和R平方之间有什么区别?

相关系数(r)衡量X和Y之间线性关系的强度和方向,范围从-1到+1。R平方(R²)是r²,代表解释的方差比例。当r告诉您方向(正或负关系)时,R²只告诉您解释了多少方差。

我需要多少个数据点进行线性回归?

从技术上讲,您需要至少2个数据点来计算回归线,但这不提供任何自由度用于错误估计。为了进行有意义的统计分析,您应该至少有10-20个数据点。更多数据点通常会导致更可靠的估计。

线性回归中的残差是什么?

残差是观察的Y值和回归线预测的Y值之间的差异(残差=观察Y-预测Y)。分析残差有助于评估模型对数据的拟合程度。理想情况下,残差应该随机分散在零周围,没有明显的模式。

其他资源

引用此内容、页面或工具为:

"线性回归计算器" 于 https://MiniWebtool.com/zh-cn/线性回归计算器/,来自 MiniWebtool,https://MiniWebtool.com/

由 miniwebtool 团队提供。更新时间:2026年1月17日

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