Regressionsrechner

Führt eine einfache lineare Regression für gepaarte numerische Daten aus und zeigt Steigung, Achsenabschnitt, Korrelation und Prognosen

Beispielergebnisse

2 Beispiele

Verkaufstrendlinie anpassen

Verwendet Datenpaare aus Werbeausgaben und Umsatz, um Steigung, Achsenabschnitt und den nächsten Prognosewert zu schätzen

{
  "result": {
    "slope": 0.6,
    "intercept": 2.2,
    "correlation": 0.7746,
    "rSquared": 0.6,
    "predictedY": {
      "x": 6,
      "y": 5.8
    }
  }
}
Eingabeparameter anzeigen
{ "pairedData": "1, 2\n2, 4\n3, 5\n4, 4\n5, 5", "xValues": "", "yValues": "", "predictionX": "6", "precision": 4 }

Regression aus getrennten X- und Y-Listen berechnen

Gibt X- und Y-Reihen getrennt ein, wenn die Rohdaten bereits in zwei ausgerichteten Listen vorliegen

{
  "result": {
    "slope": 0.69,
    "intercept": 8.5,
    "correlation": 0.987,
    "rSquared": 0.974
  }
}
Eingabeparameter anzeigen
{ "pairedData": "", "xValues": "10, 20, 30, 40", "yValues": "15, 18, 28, 35", "predictionX": "", "precision": 3 }

Wichtige Fakten

Kategorie
Mathe, Datum & Finanzen
Eingabetypen
textarea, text, number
Ausgabetyp
json
Sample-Abdeckung
3
API verfügbar
Yes

Überblick

Der Regressionsrechner führt eine einfache lineare Regression für gepaarte numerische Daten durch. Er berechnet Steigung, Achsenabschnitt, Korrelationskoeffizient und R-Quadrat und ermöglicht Prognosen für angegebene X-Werte.

Wann verwenden

  • •Wenn Sie Trends in Datensätzen analysieren und eine lineare Trendlinie erstellen möchten.
  • •Um Prognosen für zukünftige Werte basierend auf historischen Daten zu treffen.
  • •Für statistische Auswertungen in Forschung, Bildung oder Datenanalyse.

So funktioniert es

  • •Geben Sie Ihre Daten ein: entweder als Datenpaare pro Zeile oder als separate X- und Y-Listen.
  • •Optional können Sie einen X-Wert für eine Prognose und die Dezimalgenauigkeit angeben.
  • •Der Rechner verwendet die Methode der kleinsten Quadrate, um die Regressionsgerade zu berechnen.
  • •Die Ausgabe enthält Steigung, Achsenabschnitt, Korrelation, R-Quadrat und prognostizierte Y-Werte.

Anwendungsfälle

Verkaufstrends analysieren und Umsatzprognosen für geplante Werbeausgaben erstellen.
Wissenschaftliche Daten aus Experimenten auswerten, um lineare Zusammenhänge zu identifizieren.
Schüler und Studenten können Regression für Statistikprojekte und Datenanalyse üben.

Beispiele

1. Verkaufstrendlinie anpassen

Verkaufsanalyst
Hintergrund
Ein Verkaufsanalyst hat Daten zu monatlichen Werbeausgaben und erzieltem Umsatz über fünf Monate.
Problem
Die lineare Beziehung zwischen Ausgaben und Umsatz verstehen und den Umsatz für geplante Ausgaben prognostizieren.
Verwendung
Geben Sie die Datenpaare ein: '1, 2\n2, 4\n3, 5\n4, 4\n5, 5' und setzen Sie Prognose-X auf 6.
Ergebnis
Die Regression ergibt eine Steigung von 0.6, Achsenabschnitt 2.2, Korrelation 0.7746, und prognostiziert einen Umsatz von 5.8 für Ausgaben von 6.

2. Regression aus getrennten Listen berechnen

Hintergrund
Ein Forscher hat X- und Y-Werte in separaten Spalten einer Tabelle vorliegen.
Problem
Die lineare Beziehung zwischen den Variablen quantifizieren, ohne Datenpaare manuell zu formatieren.
Verwendung
Geben Sie X-Werte als '10, 20, 30, 40' und Y-Werte als '15, 18, 28, 35' ein.
Ergebnis
Ergebnis: Steigung 0.69, Achsenabschnitt 8.5, Korrelation 0.987, R-Quadrat 0.974.

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keywords regression
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FAQ

Was ist lineare Regression?

Lineare Regression modelliert die Beziehung zwischen zwei Variablen durch eine Gerade, die die Daten am besten approximiert.

Wie gebe ich die Daten ein?

Sie können Datenpaare als kommagetrennte Werte pro Zeile eingeben oder separate X- und Y-Listen verwenden.

Was bedeutet der Korrelationskoeffizient?

Er misst die Stärke und Richtung der linearen Beziehung zwischen X und Y, mit Werten von -1 bis 1.

Kann ich Prognosen erstellen?

Ja, geben Sie einen X-Wert im Feld 'Prognose-X' ein, um den entsprechenden Y-Wert basierend auf der Regression zu schätzen.

Wie kann ich die Genauigkeit der Ergebnisse steuern?

Passen Sie die Dezimalgenauigkeit an, um die Präzision der berechneten Werte wie Steigung und Korrelation zu bestimmen.

API-Dokumentation

Request-Endpunkt

POST /de/api/tools/regression-calculator

Request-Parameter

Parameter-Name Typ Erforderlich Beschreibung
pairedData textarea Nein -
xValues text Nein -
yValues text Nein -
predictionX text Nein -
precision number Nein -

Antwortformat

{
  "key": {...},
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
JSON-Daten: JSON-Daten

MCP-Dokumentation

Fügen Sie dieses Tool zu Ihrer MCP-Server-Konfiguration hinzu: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-regression-calculator": {
      "name": "regression-calculator",
      "description": "Führt eine einfache lineare Regression für gepaarte numerische Daten aus und zeigt Steigung, Achsenabschnitt, Korrelation und Prognosen",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=regression-calculator",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Sie können mehrere Tools verketten, z.B.: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, maximal 20 Tools.

Wenn Sie auf Probleme stoßen, kontaktieren Sie uns bitte bei [email protected]