เครื่องคำนวณการถดถอยเชิงเส้น
คำนวณสมการการถดถอยเชิงเส้น ความชัน ค่าตัดแกน R-squared และสร้างการคาดการณ์พร้อมการแสดงภาพแผนภูมิกระจายแบบโต้ตอบและการแยกสูตรทีละขั้นตอน
ตัวบล็อกโฆษณาของคุณทำให้เราไม่สามารถแสดงโฆษณาได้
MiniWebtool ให้ใช้งานฟรีเพราะมีโฆษณา หากเครื่องมือนี้ช่วยคุณได้ โปรดสนับสนุนเราด้วย Premium (ไม่มีโฆษณา + เร็วขึ้น) หรืออนุญาต MiniWebtool.com แล้วรีโหลดหน้าเว็บ
- หรืออัปเกรดเป็น Premium (ไม่มีโฆษณา)
- อนุญาตโฆษณาสำหรับ MiniWebtool.com แล้วรีโหลด
เกี่ยวกับ เครื่องคำนวณการถดถอยเชิงเส้น
ยินดีต้อนรับสู่ เครื่องคำนวณการถดถอยเชิงเส้น เครื่องมือทางสถิติที่ครอบคลุมซึ่งคำนวณเส้นถดถอยกำลังสองน้อยที่สุด สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ R-squared และให้การแสดงภาพแผนภูมิกระจายแบบโต้ตอบพร้อมการแยกสูตรทีละขั้นตอน ไม่ว่าคุณจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการวิจัย การพยากรณ์ธุรกิจ หรือการศึกษาด้านวิชาการ เครื่องคิดเลขนี้ให้การวิเคราะห์ทางสถิติในระดับอาชีพ
การถดถอยเชิงเส้นคืออะไร?
การถดถอยเชิงเส้นคือวิธีทางสถิติพื้นฐานที่ใช้ในการจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตาม (Y) และตัวแปรอิสระ (X) โดยการปรับสมการเชิงเส้นให้เข้ากับข้อมูลที่สังเกตได้ วิธีนี้จะหาเส้นตรงที่พอดีที่สุดผ่านจุดข้อมูลโดยทำให้ผลรวมของสัญลักษณ์ส่วนที่เหลือ (ความแตกต่างระหว่างค่าที่สังเกตและค่าที่ทำนาย) มีค่าน้อยที่สุด
สมการการถดถอย
ที่ซึ่ง:
- Y (หรือ Y-hat) = ค่าที่ทำนายของตัวแปรตาม
- X = ตัวแปรอิสระ (ตัวทำนาย)
- b₀ = ค่าตัดแกน Y (ค่า Y เมื่อ X = 0)
- b₁ = ความชัน (การเปลี่ยนแปลงใน Y สำหรับการเปลี่ยนแปลงหน่วยเดียวใน X)
วิธีคำนวณการถดถอยเชิงเส้น
การคำนวณความชัน (b₁)
การคำนวณค่าตัดแกน Y (b₀)
ที่ซึ่ง x-bar และ y-bar คือค่าเฉลี่ยของ X และ Y ตามลำดับ
ความเข้าใจเกี่ยวกับความสัมพันธ์และ R-Squared
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r)
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์วัดความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่าง X และ Y โดยอยู่ในช่วง -1 ถึง +1:
| ค่า r | การตีความ |
|---|---|
| 0.9 ถึง 1.0 | ความสัมพันธ์เชิงบวกแรงมาก |
| 0.7 ถึง 0.9 | ความสัมพันธ์เชิงบวกแรง |
| 0.5 ถึง 0.7 | ความสัมพันธ์เชิงบวกปานกลาง |
| 0.3 ถึง 0.5 | ความสัมพันธ์เชิงบวกอ่อน |
| -0.3 ถึง 0.3 | ความสัมพันธ์น้อยหรือไม่มีเลย |
| -0.5 ถึง -0.3 | ความสัมพันธ์เชิงลบอ่อน |
| -0.7 ถึง -0.5 | ความสัมพันธ์เชิงลบปานกลาง |
| -0.9 ถึง -0.7 | ความสัมพันธ์เชิงลบแรง |
| -1.0 ถึง -0.9 | ความสัมพันธ์เชิงลบแรงมาก |
R-Squared (สัมประสิทธิ์การกำหนด)
R-squared (R²) ระบุสัดส่วนของความแปรปรวนใน Y ที่อธิบายโดย X ตัวอย่างเช่น R² = 0.85 หมายความว่า 85% ของความแปรปรวนใน Y สามารถอธิบายได้โดยความสัมพันธ์เชิงเส้นกับ X
วิธีใช้เครื่องคำนวณนี้
- ป้อนค่า X: ป้อนข้อมูลตัวแปรอิสระในพื้นที่ข้อความแรก คั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาค ช่องว่าง หรือขึ้นบรรทัดใหม่
- ป้อนค่า Y: ป้อนข้อมูลตัวแปรตามในพื้นที่ข้อความที่สอง จำนวนค่า Y ต้องตรงกับค่า X
- การทำนาย (ทางเลือก): ป้อนค่า X เพื่อทำนายค่า Y ที่สอดคล้องกันโดยใช้สมการการถดถอย
- ตั้งค่าความแม่นยำ: เลือกจำนวนตำแหน่งทศนิยมสำหรับผลลัพธ์
- คำนวณ: คลิกปุ่มคำนวณเพื่อดูสมการการถดถอย แผนภูมิกระจาย สถิติสหสัมพันธ์ และการคำนวณทีละขั้นตอน
ทำความเข้าใจผลลัพธ์ของคุณ
ผลลัพธ์หลัก
- สมการการถดถอย: สมการเส้นที่พอดีที่สุด (Y = b₀ + b₁X)
- ความชัน (b₁): อัตราการเปลี่ยนแปลงใน Y สำหรับการเปลี่ยนแปลงหน่วยเดียวใน X
- ค่าตัดแกน (b₀): ค่า Y ที่ทำนายเมื่อ X เท่ากับศูนย์
- ความสัมพันธ์ (r): ความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้น
- R-squared (R²): สัดส่วนของความแปรปรวนที่อธิบายโดยแบบจำลอง
สถิติเพิ่มเติม
- ข้อผิดพลาดมาตรฐานของการประมาณค่า: ระยะห่างเฉลี่ยของจุดข้อมูลจากเส้นถดถอย
- ข้อผิดพลาดมาตรฐานของความชัน: ความไม่แน่นอนในการประมาณค่าความชัน
- ผลรวมของกำลังสอง: ผลรวมของกำลังสองทั้งหมด การถดถอย และส่วนที่เหลือ
- ส่วนที่เหลือ: ความแตกต่างระหว่างค่า Y ที่สังเกตและค่าที่ทำนาย
การประยุกต์ใช้การถดถอยเชิงเส้น
ธุรกิจและการเงิน
- การพยากรณ์ยอดขายโดยยึดตามค่าใช้จ่ายในการโฆษณา
- การทำนายราคาหุ้นจากตัวชี้วัดตลาด
- การประมาณต้นทุนตามปริมาณการผลิต
วิทยาศาสตร์และการวิจัย
- การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในการทดลอง
- การปรับเทียบเครื่องมือวัด
- การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณยาและผลตอบสนองในเภสัชวิทยา
เศรษฐศาสตร์
- การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างอุปทานและอุปสงค์
- การวิเคราะห์ผลกระทบของอัตราดอกเบี้ยต่อการลงทุน
- การศึกษารูปแบบรายได้กับการบริโภค
วิทยาศาสตร์สังคม
- การวิจัยด้านการศึกษา (ชั่วโมงเรียนกับคะแนนสอบ)
- การศึกษาด้านจิตวิทยา (อายุกับเวลาการตอบสนอง)
- ประชากรศาสตร์ (ประชากรกับการบริโภคทรัพยากร)
สมมติฐานของการถดถอยเชิงเส้น
สำหรับผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ การถดถอยเชิงเส้นถือว่า:
- ความเป็นเชิงเส้น: ความสัมพันธ์ระหว่าง X และ Y เป็นเชิงเส้น
- ความเป็นอิสระ: การสังเกตเป็นอิสระจากกัน
- ความเป็นเนื้อเดียวกัน: ส่วนที่เหลือมีความแปรปรวนคงที่ในค่า X ทั้งหมด
- ความเป็นปกติ: ส่วนที่เหลือกระจายแบบปกติโดยประมาณ
- ไม่มีพหุคอลลิเนียร์นิตี้: (สำหรับการถดถอยพหุคูณ) ตัวแปรอิสระไม่มีความสัมพันธ์กันอย่างสูง
คำถามที่พบบ่อย
การถดถอยเชิงเส้นคืออะไร?
การถดถอยเชิงเส้นคือวิธีทางสถิติที่ใช้ในการจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตาม (Y) และตัวแปรอิสระ (X) โดยการปรับสมการเชิงเส้นให้เข้ากับข้อมูลที่สังเกตได้ สมการนี้อยู่ในรูปแบบ Y = b₀ + b₁X โดยที่ b₀ คือค่าตัดแกน Y และ b₁ คือความชัน โดยจะหาเส้นที่พอดีที่สุดซึ่งทำให้ผลรวมของความแตกต่างกำลังสองระหว่างค่าที่สังเกตและค่าที่ทำนายนั้นน้อยที่สุด
ฉันจะตีความความชันในการถดถอยเชิงเส้นได้อย่างไร?
ความชัน (b₁) แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรตาม Y สำหรับการเพิ่มขึ้น 1 หน่วยในตัวแปรอิสระ X ความชันที่เป็นบวกแสดงว่า Y เพิ่มขึ้นเมื่อ X เพิ่มขึ้น ในขณะที่ความชันเป็นลบแสดงว่า Y ลดลงเมื่อ X เพิ่มขึ้น
R-squared คืออะไรและมีความหมายอย่างไร?
R-squared (R²) ซึ่งเรียกอีกอย่างว่าสัมประสิทธิ์การกำหนด วัดว่าเส้นถดถอยพอดีกับข้อมูลเพียงใด โดยอยู่ในช่วง 0 ถึง 1 โดยที่ 0 หมายความว่าแบบจำลองไม่อธิบายความแปรปรวนใด ๆ และ 1 หมายความว่าอธิบายความแปรปรวนทั้งหมด โดยทั่วไป R² มากกว่า 0.7 บ่งชี้ถึงความพอดีที่ดี
ความสัมพันธ์ (r) และ R-squared มีความแตกต่างกันอย่างไร?
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) วัดความแรงและทิศทางของความสัมพันธ์เชิงเส้น โดยอยู่ในช่วง -1 ถึง +1 R-squared (R²) คือ r² ซึ่งแสดงสัดส่วนของความแปรปรวนที่อธิบาย แม้ว่า r จะบอกคุณเกี่ยวกับทิศทาง (บวกหรือลบ) R² จะบอกคุณเพียงว่าอธิบายความแปรปรวนมากเพียงใด
ฉันต้องมีจุดข้อมูลกี่จุดสำหรับการถดถอยเชิงเส้น?
ในทางเทคนิค คุณต้องมีจุดข้อมูลอย่างน้อย 2 จุด แต่สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติที่มีความหมาย คุณควรมีจุดข้อมูลอย่างน้อย 10-20 จุด โดยทั่วไปจุดข้อมูลมากขึ้นจะนำไปสู่การประมาณค่าที่เชื่อถือได้มากขึ้น
ส่วนที่เหลือในการถดถอยเชิงเส้นคืออะไร?
ส่วนที่เหลือคือความแตกต่างระหว่างค่า Y ที่สังเกตและค่า Y ที่ทำนาย (ส่วนที่เหลือ = Y ที่สังเกต - Y ที่ทำนาย) การวิเคราะห์ส่วนที่เหลือช่วยประเมินความพอดีของแบบจำลอง โดยในอุดมคติ ส่วนที่เหลือควรกระจายแบบสุ่มรอบศูนย์โดยไม่มีรูปแบบที่ชัดเจน
Additional Resources
- Linear Regression - Wikipedia
- Coefficient of Determination - Wikipedia
- Pearson Correlation Coefficient - Wikipedia
อ้างอิงเนื้อหา หน้าหรือเครื่องมือนี้ว่า:
"เครื่องคำนวณการถดถอยเชิงเส้น" ที่ https://MiniWebtool.com/th/เครองคำนวณการถดถอยเชงเสน/ จาก MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
โดยทีมปลายนิ้ว หัวรุ่น อัปเดต: 17 ม.ค. 2569
คุณสามารถลองใช้ AI แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ GPT ของเรา เพื่อแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์ของคุณผ่านคำถามและคำตอบด้วยภาษาธรรมชาติ.
เครื่องมืออื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง:
สถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล:
- เครื่องคิดเลข ANOVA
- เครื่องคำนวณค่าเฉลี่ยเลขคณิต
- เครื่องคิดเลขเฉลี่ย - ความแม่นยำสูง แนะนำ
- เครองคำนวณคาเบยงเบนเฉลย
- เครื่องสร้างแผนภาพกล่อง (Box and Whisker Plot)
- เครื่องคิดเลขการทดสอบไคสแควร์
- คาสมประสทธของการแปรผนของเครองคดเลข
- เครื่องคิดเลข Cohen
- เครื่องคำนวณอัตราการเติบโตแบบทบต้น
- เครื่องคำนวณช่วงความเชื่อมั่น
- เครื่องคำนวณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับสัดส่วน ใหม่
- เครื่องคำนวณสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
- เครื่องคิดเลขค่าเฉลี่ยทางเรขาคณิต
- เครื่องคิดเลขค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิก
- เครื่องมือสร้างฮิสโตแกรม
- เครื่องคิดเลขพิสัยระหว่างควอไทล์
- เครื่องคำนวณการทดสอบ Kruskal-Wallis แนะนำ
- เครื่องคำนวณการถดถอยเชิงเส้น
- เครื่องคำนวณการเติบโตเชิงลอการิทึม
- เครื่องคำนวณการทดสอบ Mann-Whitney U
- เครื่องคำนวณค่าเบี่ยงเบนสมบูรณ์เฉลี่ย (MAD)
- เครื่องคิดเลขค่าเฉลี่ย
- เครื่องคำนวณค่าเฉลี่ย มัธยฐาน และฐานนิยม
- เครื่องคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ค่ามัธยฐาน
- เครื่องคิดเลขมัธยฐาน
- เครื่องคำนวณค่ากึ่งกลางพิสัย
- เครื่องคิดเลขโหมด
- เครื่องคำนวณค่าผิดปกติ
- เครื่องคิดเลขส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของประชากร-ความแม่นยำสูง
- เครื่องคำนวณควอไทล์
- เครื่องคิดเลขส่วนเบี่ยงเบนควอไทล์
- เครื่องคิดเลขช่วง
- เครื่องคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสัมพัทธ์ แนะนำ
- เครื่องคิดเลข RMS
- เครื่องคำนวณค่าเฉลี่ยตัวอย่าง
- เครื่องคิดเลขขนาดตัวอย่าง
- เครื่องคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานกลุ่มตัวอย่าง
- ตัวสร้างแผนภาพการกระจาย
- เครื่องคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน - ความแม่นยำสูง แนะนำ
- เครื่องคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐาน
- เครื่องคิดเลขสถิติ
- เครื่องคำนวณการทดสอบ t
- เครื่องคำนวณความแปรปรวน (ความแม่นยำสูง) แนะนำ
- เครื่องคิดเลข Z-Score ใหม่