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Math & Numbers
Effectue une regression lineaire simple sur des donnees numeriques appariees et affiche pente, interception, correlation et predictions
Exécution
Remplissez le formulaire, lancez l’outil et consultez le résultat au même endroit.
Exemples
Associé
Prêt à exécuter
Guide d'utilisation de l'outil
Le calculateur de régression linéaire permet d'analyser rapidement la relation entre deux variables numériques en déterminant la droite de tendance optimale par la méthode des moindres carrés.
Contexte
Vous disposez de données sur le budget publicitaire et les ventes correspondantes sur 5 mois.
Problème
Déterminer la tendance globale et prédire les ventes pour un budget futur de 6 unités.
Utilisation
Entrez les paires de données dans le champ principal et saisissez '6' dans le champ de prédiction.
precision: 4, predictionX: 6Résultat
Le calculateur fournit une pente de 0.6 et une prédiction de 5.8 pour X=6.
Contexte
Vous avez deux listes de mesures techniques alignées (X et Y) stockées séparément.
Problème
Calculer rapidement le coefficient de corrélation pour valider la dépendance entre les deux séries.
Utilisation
Utilisez les champs 'Valeurs X' et 'Valeurs Y' pour copier-coller vos listes de données.
C'est une technique statistique qui minimise la somme des carrés des écarts entre les points observés et la droite de régression.
Il mesure la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables, allant de -1 à 1.
Oui, vous pouvez saisir vos séries X et Y dans les champs dédiés si vos données sont déjà structurées en deux listes distinctes.
L'interception est la valeur de Y lorsque X est égal à zéro, correspondant au point où la droite coupe l'axe des ordonnées.
Vous pouvez configurer la précision décimale entre 0 et 10 chiffres après la virgule selon vos besoins d'analyse.
Calculateurs, outils numériques, logique de dates, statistiques et finance
precision: 3Résultat
Obtention d'un coefficient de corrélation de 0.987, indiquant une très forte relation linéaire.