Data Analysis
Ferramenta avançada de análise de regressão para realizar análise de regressão linear, calcular estatísticas de regressão e fazer previsões. Perfeita para modelagem estatística, análise de tendências, previsão e entendimento de relacionamentos entre variáveis. Recursos: - Regressão linear simples (y = mx + b) - Suporte para regressão linear múltipla - Cálculo de coeficientes de regressão - Testes de significância estatística - R-quadrado e R-quadrado ajustado - Análise de resíduos e diagnósticos - Intervalos de previsão e intervalos de confiança - Detecção de valores atípicos em regressão - Métricas de validação de modelo - Diagnósticos de regressão visual - Suporte para transformação de dados Casos de Uso Comuns: - Previsão de vendas e análise de tendências - Modelagem financeira e avaliação de risco - Pesquisa científica e teste de hipóteses - Controle de qualidade e otimização de processos - Análise de marketing e ROI - Pesquisa médica e biológica
Chame esta ferramenta a partir do seu código em três idiomas.
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/regression-analyzer' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"inputData":"sales,advertising,price,season\n1500,200,29.99,1\n1800,250,27.99,2\n2100,300,24.99,1\n1900,280,26.99,2\n2400,350,22.99,1","targetColumn":"sales","featureColumns":"advertising, price, season\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns","regressionType":"multiple","confidenceLevel":"0.95","handleMissing":"remove","outlierMethod":"none","includeIntercept":true,"standardizeFeatures":false,"generatePredictions":false,"predictionData":"advertising, price, season\n320,21.99,1\n280,25.99,2","includeDiagnostics":true,"decimalPlaces":4}'Envie uma requisição POST com suas entradas em JSON. Parâmetros do tipo arquivo exigem upload prévio.
POST https://api.elysiatools.com/pt/api/tools/regression-analyzer| Nome | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|---|
| inputData | textarea | Sim | — |
| targetColumn | text | Sim | — |
| featureColumns | textarea | Não | — |
| regressionType | select | Não | — |
| confidenceLevel | select | Não | — |
| handleMissing | select | Não | — |
| outlierMethod | select | Não | — |
| includeIntercept | checkbox | Não | — |
| standardizeFeatures | checkbox | Não | — |
| generatePredictions | checkbox | Não | — |
| predictionData | textarea | Não | CSV data for making predictions (must include same feature columns as training data) |
| includeDiagnostics | checkbox | Não | — |
| decimalPlaces | number | Não | Number of decimal places for regression coefficients and statistics |
Resultado de texto
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Adicione esta ferramenta ao seu servidor Model Context Protocol para que agentes de IA possam listá-la e chamá-la.
Adicione este bloco à configuração do seu cliente MCP:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-regression-analyzer": {
"name": "regression-analyzer",
"description": "Ferramenta avançada de análise de regressão para realizar análise de regressão linear, calcular estatísticas de regressão e fazer previsões. Perfeita para modelagem estatística, análise de tendências, previsão e entendimento de relacionamentos entre variáveis.\n\nRecursos:\n- Regressão linear simples (y = mx + b)\n- Suporte para regressão linear múltipla\n- Cálculo de coeficientes de regressão\n- Testes de significância estatística\n- R-quadrado e R-quadrado ajustado\n- Análise de resíduos e diagnósticos\n- Intervalos de previsão e intervalos de confiança\n- Detecção de valores atípicos em regressão\n- Métricas de validação de modelo\n- Diagnósticos de regressão visual\n- Suporte para transformação de dados\n\nCasos de Uso Comuns:\n- Previsão de vendas e análise de tendências\n- Modelagem financeira e avaliação de risco\n- Pesquisa científica e teste de hipóteses\n- Controle de qualidade e otimização de processos\n- Análise de marketing e ROI\n- Pesquisa médica e biológica",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=regression-analyzer",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}Após conectar ao endpoint SSE, liste as ferramentas expostas:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Invoque a ferramenta pelo seu id; os argumentos são construídos a partir de seus parâmetros:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "regression-analyzer",
"arguments": {
"inputData": "sales,advertising,price,season\n1500,200,29.99,1\n1800,250,27.99,2\n2100,300,24.99,1\n1900,280,26.99,2\n2400,350,22.99,1",
"targetColumn": "sales",
"featureColumns": "advertising, price, season\n\nLeave empty to auto-detect numeric columns",
"regressionType": "multiple",
"confidenceLevel": "0.95",
"handleMissing": "remove",
"outlierMethod": "none",
"includeIntercept": true,
"standardizeFeatures": false,
"generatePredictions": false,
"predictionData": "advertising, price, season\n320,21.99,1\n280,25.99,2",
"includeDiagnostics": true,
"decimalPlaces": 4
}
}
}Dúvidas ou problemas? Contate [email protected]