Multiple regression calculator

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Acerca de esta app

AJUSTE DE CURVAS UTILIZANDO REGRESIÓN LINEAL Y NO LINEAL
La calculadora de regresión múltiple es una herramienta de ajuste de curvas para resolver ecuaciones con soluciones gráficas. Esta aplicación de cálculo de regresión construye una curva o fórmula matemática utilizando métodos de mínimos cuadrados. Le ayuda a graficar ecuaciones lineales y ecuaciones no lineales para aprender estadísticas y el comportamiento de las curvas en una serie dada de puntos de datos.
La regresión es una técnica estadística útil que le permite estimar y evaluar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Esta calculadora gráfica de ajuste de curva tiene diferentes modelos de regresión estadística para resolver ecuaciones gráficas y problemas estadísticos en cuestión de segundos.
Existen diferentes modelos para el análisis de regresión, como polinomio, exponencial, vida media, recíproco, gaussiano, etc. Sin embargo, esta es una aplicación innovadora de trazado de gráficos para estudiantes de matemáticas, ingenieros, programadores de aprendizaje automático y científicos de datos. Además, puede usar esta calculadora gráfica de diagramas de curvas en varios idiomas, incluidos inglés, español, francés, italiano y alemán.
CÓMO INGRESAR LOS DATOS:
x=1,2,3,4. o x=-1,-3,0.5,1
y=1,2,3,4     o y=-1,-3,0.5,1
Puede usar tantos valores x e y como desee (ingrese puntos de datos ilimitados),
Puede ver sus datos para elegir el modelo de regresión adecuado.
Modelos de regresión
La calculadora de regresión múltiple le permite realizar análisis estadísticos para estos modelos

• Modelo exponencial (ae^bx)


• Modelo polinomial (a_n x^n+a_(n-1)+.....+a_0)


• Modelo potencia x (ab^x)


• Modelo de potencia b (ax^b)


• Modelo logarítmico (log(x+b)+c)


• Modelo gaussiano (ae^-(x-b)^2/(2c^2))


• Modelo Half Life (a+b/2^x)


• Modelo recíproco (a+b/x)


• Modelo de Michaelis (ax/(x+b))

== Ajuste su conjunto de datos
Si desea ajustar su conjunto de datos a ecuaciones como exponencial, potencia, vida media, Michaelis Mentent (meseta) y curvas gaussianas, debe proporcionar a la aplicación el conjunto de datos x e y, luego haga clic en el botón correspondiente (para Power curva, presione el botón Power fit) (gráfico de regresión lineal, regresión no lineal, regresión lineal múltiple, regresión polinomial, calculadora de regresión cuadrática). Si desea ajustar su conjunto de datos a una curva lineal o polinomial, debe proporcionar a la aplicación el grado del polinomio; para una curva lineal, el grado es

¿CÓMO UTILIZAR LA APLICACIÓN?
CARGAR: El botón de carga le permite leer archivos CSV de sus datos almacenados en su teléfono o en el almacenamiento de la tarjeta SD. Los datos se escribirán en formato de archivo CSV.
VER: Cuando complete los campos x e y con sus datos, haga clic en el botón VER para ver la relación entre los datos x e y.
Elija un modelo: después de ver los datos, elija el modelo adecuado que se ajuste a sus datos de una lista de modelos disponibles.

AJUSTAR: Después de elegir un modelo de la lista disponible, haga clic en AJUSTAR para ajustar sus datos al modelo elegido. Después de eso, será llevado a otra página donde verá el modelo de regresión. Mostrará el coeficiente de determinación R-cuadrado.
Puede estimar el modelo ajustado en diferentes valores x ingresando el campo xe y luego haciendo clic en el botón Estimar para mostrar el resultado en el campo ye.
GUARDAR: presione el botón Guardar para guardar sus datos, modelo ajustado, modelo estimado en los valores x dados, el cuadrado r y el error del modelo guardado como archivos CSV o txt en el almacenamiento de su teléfono como " model_regression.csv" o "model_regression.txt" llenando una carpeta llamada curve_fitting_data

FUNCIONES DE LA APLICACIÓN:

• Interfaz interactiva y centrada en el usuario


• Construye una curva o función matemática


• Permite importar o exportar sus datos


• Usar métodos de mínimos cuadrados para la regresión


• Calculadora de estadísticas con funcionalidad intuitiva


• Incluye modelos de regresión múltiple para resolver ecuaciones

Novedades

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