ConverterHub

Regresyon Tahmini Hesaplama

Kesişimi, eğimi ve x’i girin; y’yi tahmin edin.

Sonuç

84,50

Nasıl hesaplanır?

y = a + b × x; burada a kesişim (x sıfırken tahmin edilen y), b eğim (x her bir birim arttığında y'deki değişim) ve x öngörü değişkeninin yeni değeridir. Araç verilere doğru uydurmaz: a ve b değerlerini kendi regresyon çıktınızdan getirmeniz gerekir. Sonuç iki ondalığa yuvarlanır ve negatif olabilir. Birimler verinizde kullandığınız birimlerdir: y, y'nin biriminde çıkar ve eğim modelde ölçülen x'in bir birimi başınadır. Hiçbir şey ülkeye ya da yıla bağlı değildir. Değer yalnızca bir nokta tahminidir; güven aralığı ya da tahmin aralığı içermez.

Örnek hesaplama

Uydurulmuş bir model, çalışılan saatten sınav puanını tahmin ediyor; kesişim 12,5, eğim saat başına 2,4 puan. 30 saat için: b × x = 2,4 × 30 = 72. Kesişimi ekleyin: 12,5 + 72 = 84,50. Tahmin edilen puan 84,50'dir. Eğim −2,4 olsaydı aynı girdiler −59,50 verirdi.

Bu örneği dene →

Sık yapılan hatalar

  • Yazılım çıktısından kopyalarken kesişim ile eğimi karıştırmak; kesişim sabit terim, eğim x'in katsayısıdır.
  • x'in ölçeklendiği bir modelden (saat yerine dakika, bin yerine tek lira gibi) eğimi alıp x'i başka bir ölçekte yazmak.
  • Doğruyu uydurmak için kullanılan verinin çok dışındaki bir x için tahmin yapmak. Araç bir sayı verir ama doğrusal ilişki orada geçerli olmayabilir.
  • Standartlaştırılmış regresyondan (beta ağırlıkları) bir katsayıyı ham x ile birlikte kullanmak; standartlaştırılmış katsayılar z-puanlı girdi ister.
  • Sonucu kesin sanmak. Bu, o x için beklenen ortalama y değeridir, tek tek gözlemler çevresinde dağılır.

Bu hesaplama hakkında

Bir veri setine basit doğrusal regresyon uygulanıp bir kesişim noktası a ve eğim b elde edildikten sonra, uydurulmuş doğru y = a + b·x herhangi yeni bir x değeri için beklenen yanıtı tahmin etmekte kullanılabilir; bu hesaplayıcı, uydurulmuş parametreler ve seçilen bir x değeri verildiğinde bu son tahmin adımını gerçekleştirir.

Ekonomi, biyoloji, mühendislik ve işletme gibi alanlardaki analistler, öğrenciler ve araştırmacılar, regresyon analizinin ardından tek bir öngörü değişkeninden bir sonucu (satış, laboratuvar ölçümü, test puanı) tahmin etmek için bu tür nokta tahminini kullanır; ancak bu tahmin, modelin gerçekten uydurulduğu x aralığının içinde en güvenilir olur, çünkü verinin çok ötesine ekstrapolasyon yapmak hata riski taşır.

Bu faydalı oldu mu?

En fazla 3 tepki seçebilirsiniz.

Yorumlar

  • İlk yorumu siz yazın.

Popüler hesaplayıcılar

Kredi Hesaplama

Aylık taksit, toplam faiz ve ödeme planını hesaplayın.

Yüzde Hesaplama

Yüzde değişim, indirim ve oran hesaplamaları.

İndirim Hesaplama

İndirimli fiyatı, kazancı ve indirim tutarını hesaplayın.

Vücut Kitle Endeksi (VKİ)

Boy ve kiloya göre vücut kitle endeksini hesaplayın.

Yaş Hesaplama

Doğum tarihinden bugüne tam yıl, ay ve gün cinsinden yaşınızı hesaplayın.

Bileşik Faiz Hesaplama

Ana para, faiz oranı ve süreye göre bileşik faizle nihai tutarı hesaplayın.

Tüm Hesaplayıcılar