Multiple regression calculator
10+
డౌన్‌లోడ్‌లు
ప్రతి ఒక్కరు
info
ఈ యాప్ గురించి పరిచయం
లీనియర్ మరియు నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ ఉపయోగించి కర్వ్ ఫిట్టింగ్
మల్టిపుల్ రిగ్రెషన్ కాలిక్యులేటర్ అనేది గ్రాఫికల్ సొల్యూషన్‌లను కలిగి ఉన్న సమీకరణాలను పరిష్కరించడానికి కర్వ్ ఫిట్టింగ్ సాధనం. ఈ రిగ్రెషన్ లెక్కింపు యాప్ కనీసం చతురస్రాకార పద్ధతులను ఉపయోగించి వక్రరేఖ లేదా గణిత సూత్రాన్ని నిర్మిస్తుంది. డేటా పాయింట్ల శ్రేణిలో గణాంకాలు మరియు వక్రరేఖల ప్రవర్తనను తెలుసుకోవడానికి ఇది గ్రాఫిక్స్ లీనియర్ ఈక్వేషన్స్ మరియు నాన్ లీనియర్ ఈక్వేషన్స్‌లో మీకు సహాయం చేస్తుంది.
రిగ్రెషన్ అనేది ఒక డిపెండెంట్ వేరియబుల్ మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ స్వతంత్ర వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని అంచనా వేయడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే ఉపయోగకరమైన గణాంక సాంకేతికత. ఈ కర్వ్ ఫిట్ గ్రాఫ్ కాలిక్యులేటర్ గ్రాఫ్ ఈక్వేషన్స్ మరియు స్టాటిస్టిక్స్ సమస్యలను సెకన్ల వ్యవధిలో పరిష్కరించడానికి విభిన్న గణాంకాల రిగ్రెషన్ మోడల్‌లను కలిగి ఉంది.
రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ కోసం బహుపది, ఘాతాంక, సగం జీవితం, పరస్పరం, గాస్సియన్ మొదలైన విభిన్న నమూనాలు ఉన్నాయి. అయితే, ఇది గణిత విద్యార్థులు, ఇంజనీర్లు, మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామర్లు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తల కోసం ఒక వినూత్న గ్రాఫ్ ప్లాటింగ్ యాప్. అంతేకాకుండా, మీరు ఈ కర్వ్ ప్లాట్ గ్రాఫ్ కాలిక్యులేటర్‌ని ఇంగ్లీష్, స్పానిష్, ఫ్రెంచ్, ఇటాలియన్ మరియు జర్మన్‌లతో సహా పలు భాషల్లో ఉపయోగించవచ్చు.
డేటాను ఎలా ఇన్‌పుట్ చేయాలి:
x=1,2,3,4. లేదా x=-1,-3,0.5,1
y=1,2,3,4 లేదా y=-1,-3,0.5,1
మీరు మీకు కావలసినన్ని x మరియు y విలువలను ఉపయోగించవచ్చు (అపరిమిత డేటా పాయింట్లను ఇన్‌పుట్ చేయండి),
తగిన రిగ్రెషన్ మోడల్‌ని ఎంచుకోవడానికి మీరు మీ డేటాను వీక్షించవచ్చు.
రిగ్రెషన్ మోడల్‌లు
బహుళ రిగ్రెషన్ కాలిక్యులేటర్ ఈ నమూనాల కోసం గణాంక విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది
ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ మోడల్ (aebx)
బహుపది నమూనా (ఒక xn + an-1 xn +.....+a0)
పవర్ x మోడల్ (ab^x)
పవర్ బి మోడల్ (ax^b)
లాగరిథమిక్ మోడల్ (లాగ్(x+b)+c)
గాస్సియన్ మోడల్ (ae^-(x-b)^2/(2c^2))
హాఫ్ లైఫ్ మోడల్ (a+b/2x)
పరస్పర నమూనా (a+b/x)
మైఖేలిస్ మోడల్ (గొడ్డలి/(x+b))
== మీ డేటా సెట్‌ని అమర్చండి
మీరు మీ డేటాసెట్‌ను ఎక్స్‌పోనెన్షియల్, పవర్, హాఫ్-లైఫ్, మైఖెలిస్ మెంటెంట్(పీఠభూమి) మరియు గాస్సియన్ వక్రతలు వంటి సమీకరణాలకు సరిపోవాలనుకుంటే, మీరు యాప్‌ను x మరియు y డేటాసెట్‌తో అందించాలి, ఆపై సంబంధిత బటన్‌పై క్లిక్ చేయండి (పవర్ కోసం కర్వ్, పవర్ ఫిట్ బటన్‌ను నొక్కండి) (లీనియర్ రిగ్రెషన్ గ్రాఫ్, నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్, మల్టిపుల్ లీనియర్ రిగ్రెషన్, పాలినోమియల్ రిగ్రెషన్, క్వాడ్రాటిక్ రిగ్రెషన్ కాలిక్యులేటర్). మీరు మీ డేటాసెట్‌ను లీనియర్ లేదా బహుపది వక్రరేఖకు అమర్చాలనుకుంటే, మీరు యాప్‌కి బహుపది డిగ్రీని అందించాలి; లీనియర్ కర్వ్ కోసం, డిగ్రీ 1కి సమానం
యాప్‌ని ఎలా ఉపయోగించాలి?
అప్‌లోడ్: అప్‌లోడ్ బటన్ మీ ఫోన్ లేదా sd కార్డ్ స్టోరేజ్‌లో నిల్వ చేయబడిన మీ డేటా యొక్క CSV ఫైల్‌లను చదవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. డేటా CSV ఫైల్ ఫార్మాట్‌లో వ్రాయబడుతుంది.
వీక్షణ: మీరు మీ డేటాతో x మరియు y ఫీల్డ్‌లను పూరించినప్పుడు, x మరియు y డేటా మధ్య సంబంధాన్ని చూడటానికి VIEW బటన్‌పై క్లిక్ చేయండి.
మోడల్‌ని ఎంచుకోండి: డేటాను వీక్షించిన తర్వాత, అందుబాటులో ఉన్న మోడల్‌ల జాబితా నుండి మీ డేటాకు సరిపోయే తగిన మోడల్‌ను ఎంచుకోండి.
FIT: అందుబాటులో ఉన్న జాబితా నుండి మోడల్‌ని ఎంచుకున్న తర్వాత, ఎంచుకున్న మోడల్‌కు మీ డేటాను సరిపోల్చడానికి FITని క్లిక్ చేయండి. ఆ తర్వాత, మీరు రిగ్రెషన్ మోడల్‌ని చూసే మరొక పేజీకి తీసుకెళ్లబడతారు. ఇది R-స్క్వేర్ నిర్ధారణ గుణకాన్ని చూపుతుంది.
మీరు xe ఫీల్డ్‌ని ఎంటర్ చేసి, ఆపై ye ఫీల్డ్‌లో ఫలితాన్ని చూపించడానికి అంచనా బటన్‌ను క్లిక్ చేయడం ద్వారా వేర్వేరు x విలువలతో అమర్చిన మోడల్‌ను అంచనా వేయవచ్చు.
సేవ్ చేయండి: మీ డేటా, అమర్చిన మోడల్, అంచనా వేసిన మోడల్‌ను అందించిన x విలువలు, r-స్క్వేర్ మరియు CSV లేదా txt ఫైల్‌లుగా సేవ్ చేసిన మోడల్‌లోని ఎర్రర్‌ని మీ ఫోన్ స్టోరేజ్‌లో ఇలా సేవ్ చేయడానికి సేవ్ బటన్‌ను నొక్కండి " model_regression.csv" లేదా "model_regression.txt" curve_fitting_data అనే ఫోల్డర్‌ని పూరించడం
మల్టిపుల్ రిగ్రెషన్ కాలిక్యులేటర్ PRO వెర్షన్
☆ ప్రకటనలు లేవు
☆ తక్కువ మెమరీ (RAM) ఉపయోగించండి
☆ తేలికైన ఫైల్ పరిమాణం
మల్టిపుల్ రిగ్రెషన్ కాలిక్యులేటర్ అనేది గ్రాఫికల్ సొల్యూషన్‌లను కలిగి ఉన్న సమీకరణాలను పరిష్కరించడానికి కర్వ్ ఫిట్టింగ్ సాధనం. ఈ రిగ్రెషన్ లెక్కింపు యాప్ కనీసం చతురస్రాకార పద్ధతులను ఉపయోగించి వక్రరేఖ లేదా గణిత సూత్రాన్ని నిర్మిస్తుంది. డేటా పాయింట్ల శ్రేణిలో గణాంకాలు మరియు వక్రరేఖల ప్రవర్తనను తెలుసుకోవడానికి ఇది గ్రాఫిక్స్ లీనియర్ ఈక్వేషన్స్ మరియు నాన్ లీనియర్ ఈక్వేషన్స్‌లో మీకు సహాయం చేస్తుంది.
రిగ్రెషన్ అనేది ఒక డిపెండెంట్ వేరియబుల్ మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ స్వతంత్ర వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని అంచనా వేయడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించే ఉపయోగకరమైన గణాంక సాంకేతికత. ఈ కర్వ్ ఫిట్ గ్రాఫ్ కాలిక్యులేటర్ గ్రాఫ్ ఈక్వేషన్స్ మరియు స్టాటిస్టిక్స్ సమస్యలను సెకన్ల వ్యవధిలో పరిష్కరించడానికి విభిన్న గణాంకాల రిగ్రెషన్ మోడల్‌లను కలిగి ఉంది.
రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ కోసం బహుపది, ఘాతాంక, సగం జీవితం, పరస్పరం, గాస్సియన్ మొదలైన విభిన్న నమూనాలు ఉన్నాయి. అయితే, ఇది గణిత విద్యార్థులు, ఇంజనీర్లు, మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రోగ్రామర్లు మరియు డేటా శాస్త్రవేత్తల కోసం ఒక వినూత్న గ్రాఫ్ ప్లాటింగ్ యాప్. అంతేకాకుండా, మీరు ఈ కర్వ్ ప్లాట్ గ్రాఫ్ కాలిక్యులేటర్‌ని ఇంగ్లీష్, స్పానిష్, ఫ్రెంచ్, ఇటాలియన్ మరియు జర్మన్‌లతో సహా పలు భాషల్లో ఉపయోగించవచ్చు.
డేటాను ఎలా ఇన్‌పుట్ చేయాలి:
x=1,2,3,4. లేదా x=-1,-3,0.5,1
y=1,2,3,4 లేదా y=-1,-3,0.5,1
మీరు మీకు కావలసినన్ని x మరియు y విలువలను ఉపయోగించవచ్చు (అపరిమిత డేటా పాయింట్లను ఇన్‌పుట్ చేయండి),
తగిన రిగ్రెషన్ మోడల్‌ని ఎంచుకోవడానికి మీరు మీ డేటాను వీక్షించవచ్చు.
రిగ్రెషన్ మోడల్‌లు
బహుళ రిగ్రెషన్ కాలిక్యులేటర్ ఈ నమూనాల కోసం గణాంక విశ్లేషణను నిర్వహించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది
ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ మోడల్ (aebx)
బహుపది నమూనా (ఒక xn + an-1 xn +.....+a0)
పవర్ x మోడల్ (ab^x)
పవర్ బి మోడల్ (ax^b)
లాగరిథమిక్ మోడల్ (లాగ్(x+b)+c)
గాస్సియన్ మోడల్ (ae^-(x-b)^2/(2c^2))
హాఫ్ లైఫ్ మోడల్ (a+b/2x)
పరస్పర నమూనా (a+b/x)
మైఖేలిస్ మోడల్ (గొడ్డలి/(x+b))
== మీ డేటా సెట్‌ని అమర్చండి
మీరు మీ డేటాసెట్‌ను ఎక్స్‌పోనెన్షియల్, పవర్, హాఫ్-లైఫ్, మైఖెలిస్ మెంటెంట్(పీఠభూమి) మరియు గాస్సియన్ వక్రతలు వంటి సమీకరణాలకు సరిపోవాలనుకుంటే, మీరు యాప్‌ను x మరియు y డేటాసెట్‌తో అందించాలి, ఆపై సంబంధిత బటన్‌పై క్లిక్ చేయండి (పవర్ కోసం కర్వ్, పవర్ ఫిట్ బటన్‌ను నొక్కండి) (లీనియర్ రిగ్రెషన్ గ్రాఫ్, నాన్ లీనియర్ రిగ్రెషన్, మల్టిపుల్ లీనియర్ రిగ్రెషన్, పాలినోమియల్ రిగ్రెషన్, క్వాడ్రాటిక్ రిగ్రెషన్ కాలిక్యులేటర్). మీరు మీ డేటాసెట్‌ను లీనియర్ లేదా బహుపది వక్రరేఖకు అమర్చాలనుకుంటే, మీరు యాప్‌కి బహుపది డిగ్రీని అందించాలి; లీనియర్ కర్వ్ కోసం, డిగ్రీ 1కి సమానం
యాప్‌ని ఎలా ఉపయోగించాలి?
అప్‌లోడ్: అప్‌లోడ్ బటన్ మీ ఫోన్ లేదా sd కార్డ్ స్టోరేజ్‌లో నిల్వ చేయబడిన మీ డేటా యొక్క CSV ఫైల్‌లను చదవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. డేటా CSV ఫైల్ ఫార్మాట్‌లో వ్రాయబడుతుంది.
వీక్షణ: మీరు మీ డేటాతో x మరియు y ఫీల్డ్‌లను పూరించినప్పుడు, x మరియు y డేటా మధ్య సంబంధాన్ని చూడటానికి VIEW బటన్‌పై క్లిక్ చేయండి.
మోడల్‌ని ఎంచుకోండి: డేటాను వీక్షించిన తర్వాత, అందుబాటులో ఉన్న మోడల్‌ల జాబితా నుండి మీ డేటాకు సరిపోయే తగిన మోడల్‌ను ఎంచుకోండి.
FIT: అందుబాటులో ఉన్న జాబితా నుండి మోడల్‌ని ఎంచుకున్న తర్వాత, ఎంచుకున్న మోడల్‌కు మీ డేటాను సరిపోల్చడానికి FITని క్లిక్ చేయండి. ఆ తర్వాత, మీరు రిగ్రెషన్ మోడల్‌ని చూసే మరొక పేజీకి తీసుకెళ్లబడతారు. ఇది R-స్క్వేర్ నిర్ధారణ గుణకాన్ని చూపుతుంది.
మీరు xe ఫీల్డ్‌ని ఎంటర్ చేసి, ఆపై ye ఫీల్డ్‌లో ఫలితాన్ని చూపించడానికి అంచనా బటన్‌ను క్లిక్ చేయడం ద్వారా వేర్వేరు x విలువలతో అమర్చిన మోడల్‌ను అంచనా వేయవచ్చు.
సేవ్ చేయండి: మీ డేటా, అమర్చిన మోడల్, అంచనా వేసిన మోడల్‌ను అందించిన x విలువలు, r-స్క్వేర్ మరియు CSV లేదా txt ఫైల్‌లుగా సేవ్ చేసిన మోడల్‌లోని ఎర్రర్‌ని మీ ఫోన్ స్టోరేజ్‌లో ఇలా సేవ్ చేయడానికి సేవ్ బటన్‌ను నొక్కండి " model_regression.csv" లేదా "model_regression.txt" curve_fitting_data అనే ఫోల్డర్‌ని పూరించడం
యాప్ ఫీచర్‌లు:
- ఇంటరాక్టివ్ మరియు యూజర్-సెంట్రిక్ ఇంటర్‌ఫేస్
- కర్వ్ లేదా మ్యాథ్ ఫంక్షన్‌ను నిర్మిస్తుంది
- మీ డేటాను దిగుమతి చేయడానికి లేదా ఎగుమతి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది
- రిగ్రెషన్ కోసం కనీసం చదరపు పద్ధతులను ఉపయోగించండి
- సమాచార కార్యాచరణతో గణాంకాలు కాలిక్యులేటర్
- సమీకరణాలను పరిష్కరించడానికి బహుళ రిగ్రెషన్ నమూనాలను కలిగి ఉంటుంది
మల్టిపుల్ రిగ్రెషన్ కాలిక్యులేటర్ PRO వెర్షన్
☆ ప్రకటనలు లేవు
☆ తక్కువ మెమరీ (RAM) ఉపయోగించండి
☆ తేలికైన ఫైల్ పరిమాణం
అప్‌డేట్ అయినది
డెవలపర్‌లు మీ డేటాను ఎలా సేకరిస్తారు, ఎలా షేర్ చేస్తారో అర్థం చేసుకోవడంతో భద్రత అనేది ప్రారంభమవుతుంది. డేటా గోప్యత, సెక్యూరిటీ ప్రాక్టీసులు, మీ వినియోగం, ప్రాంతం ఇంకా వయస్సు ఆధారంగా మారవచ్చు. డెవలపర్ ఈ సమాచారాన్ని అందించారు అలాగే కాలక్రమేణా దాన్ని అప్‌డేట్ చేయవచ్చు.
థర్డ్-పార్టీలతో ఎలాంటి డేటా షేర్ చేయబడలేదు
డెవలపర్‌లు షేరింగ్‌ను ఎలా ప్రకటిస్తారు అనేదాని గురించి మరింత తెలుసుకోండి
ఎలాంటి డేటా సేకరించబడలేదు
డెవలపర్‌లు సేకరణను ఎలా ప్రకటిస్తారు అనేదాని గురించి మరింత తెలుసుకోండి
కొత్తగా ఏముంది
Fix the problem of reading data form csv and txt files for all android versions
