Art of Stat: Regression

Analiza I Przegląd Aplikacji Na Androida: Art of Stat: Regression, Opracowany Przez Bernhard Klingenberg, Art of Stat. Wymienione W Kategorii Edukacja. Bieżąca Wersja To 1.9.0, Zaktualizowana W 14/07/2024 . Według Recenzji Użytkowników W Google Play: Art of Stat: Regression. Osiągnięto Ponad 4 Tysiąc Instalacji. Art of Stat: Regression Ma Obecnie 1 Recenzje, Średnia Ocena 5.0 Gwiazdek

Aplikacja Art of Stat: Linear Regression tworzy wykresy rozrzutu, dopasowuje proste (i wielokrotne) modele regresji liniowej, logistycznej lub wykładniczej oraz wyświetla wnioski dotyczące parametrów modelu (błędy standardowe, przedziały ufności, wartości P).

Nowość: aplikacja pasuje teraz także do wielu modeli regresji liniowej i umożliwia uwzględnianie predyktorów jakościowych i interakcji dwukierunkowych!

Aplikacja oblicza i wyświetla przedziały ufności dla średniej odpowiedzi oraz przedziały przewidywania przyszłej odpowiedzi. Dopasowany model i przedziały są wizualizowane na wykresie rozrzutu, dzięki czemu można uzyskać i wykreślić surowe i standaryzowane reszty.

Możesz pokolorować punkty na wykresie rozrzutu zgodnie z trzecią zmienną ilościową lub kategoryczną, aby odsłonić dodatkowe wzorce.

Do wprowadzania danych możesz wprowadzić własne dane za pomocą nowej aplikacji Data Editor, zaimportować plik CSV lub wybrać jeden z kilku wstępnie załadowanych przykładowych zestawów danych.

Cechy:

- Matryca wykresu punktowego do badania relacji parami

- Wyświetl dopasowane równanie regresji na wykresie rozrzutu, nawet jeśli uwzględnisz (i dodatkowy) predyktor jakościowy

- Tabela ze wszystkimi współczynnikami regresji i wynikającymi z nich wnioskami (wartości P, przedziały ufności)

- Statystyki podsumowujące, takie jak skorygowane R^2, R^2 i zmaksymalizowane logarytmiczne prawdopodobieństwo

- Dopasowane wartości i (standaryzowane) reszty (które można pobrać)

- Prognozy własnych wartości zmiennych objaśniających

- Wykres resztowy w celu sprawdzenia założeń i wartości odstających

- pozwala na prognozowanie własnych wartości zmiennych objaśniających

- konstruuje wykres reszt w celu sprawdzenia założeń i wartości odstających

Read more