Art of Stat: Regression

Android App Analysis And Review: Art of Stat: Regression, Desenvolvido Por Bernhard Klingenberg, Art of Stat. Listado Na Categoria Educação. A Versão Atual É 1.9.0, Atualizada Em 14/07/2024 . De Acordo Com Os Usuários, Avaliações No Google Play: Art of Stat: Regression. Alcançados Sobre Instalações 4 Mil. Atualmente, O Art of Stat: Regression Tem 1 Críticas, Classificação Média De 5.0 Estrelas

O aplicativo Art of Stat: Linear Regression cria gráficos de dispersão, ajusta modelos de regressão linear, logística ou exponencial simples (e múltiplos) e exibe inferência para parâmetros do modelo (erros padrão, intervalos de confiança, valores P).

Novo: o aplicativo agora também se adapta a vários modelos de regressão linear e permite incluir preditores categóricos e interações bidirecionais!

O aplicativo calcula e exibe intervalos de confiança para a resposta média e intervalos de previsão para uma resposta futura. O modelo ajustado e os intervalos são visualizados no gráfico de dispersão, e você pode obter e representar graficamente os resíduos brutos e padronizados.

Você pode colorir pontos no gráfico de dispersão de acordo com uma terceira variável quantitativa ou categórica para revelar padrões adicionais.

Para entrada de dados, você pode inserir seus próprios dados por meio do novo aplicativo Data Editor, importar um arquivo CSV ou escolher entre vários conjuntos de dados de exemplo pré-carregados.

Características:

- Matriz de dispersão para estudar relações de pares

- Exibir a equação de regressão ajustada no gráfico de dispersão, mesmo ao incluir (e adicional) preditor categórico

- Tabela com todos os coeficientes de regressão e suas inferências (valores P, intervalos de confiança)

- Estatísticas resumidas como R ^ 2, R ^ 2 ajustadas e maximizadas Log-Likelihood

- Valores ajustados e resíduos (padronizados) (que você pode baixar)

- Previsões para seus próprios valores das variáveis ​​explicativas

- Gráfico residual para verificar suposições e valores discrepantes

- permite fazer previsões para seus próprios valores das variáveis ​​explicativas

- constrói um gráfico residual para verificar suposições e valores discrepantes

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