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Art of Stat: Regression
Bernhard Klingenberg, Art of Stat
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统计的艺术:线性回归应用程序创建散点图,拟合简单(和多个)线性、逻辑或指数回归模型,并显示模型参数(标准误差、置信区间、P 值)的推断。
新增内容:该应用程序现在还适合多个线性回归模型,并允许包括分类预测变量和双向交互!
该应用程序计算并显示平均响应的置信区间和未来响应的预测区间。拟合模型和区间在散点图上可视化,您可以获得并绘制原始残差和标准化残差。
您可以根据第三个定量或分类变量对散点图上的点进行着色,以显示其他模式。
对于数据输入,您可以通过新的数据编辑器应用程序输入自己的数据、导入 CSV 文件或从多个预加载的示例数据集中进行选择。
特征:
- 用于研究成对关系的散点图矩阵
- 在散点图上显示拟合回归方程,即使包含(和附加)分类预测变量
- 包含所有回归系数及其推论的表格(P 值、置信区间)
- 汇总统计数据,例如 R^2、R^2 调整和最大化对数似然
- 拟合值和(标准化)残差(您可以下载)
- 对您自己的解释变量值的预测
- 用于检查假设和异常值的残差图
- 让您对自己的解释变量值进行预测
- 构建残差图来检查假设和异常值
更新日期
2024年7月14日
教育
数据安全
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Bernhard Klingenberg
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