Rechner für Kleinste-Quadrate-Gerade

Über diesen Rechner

Die gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate legt durch eine Menge von X-Y-Datenpunkten die Gerade, die die Summe der quadrierten senkrechten Abstände (Residuen) zwischen jedem Punkt und der Geraden minimiert — daher der Name „kleinste Quadrate“. Steigung und Achsenabschnitt haben Lösungen in geschlossener Form (Steigung = Σ(x−x̄)(y−ȳ) ÷ Σ(x−x̄)², Achsenabschnitt = ȳ − Steigung×x̄), und der Korrelationskoeffizient r zeigt, wie gut die Gerade die Beziehung in den Daten tatsächlich erfasst, von -1 (perfekt negativ) bis +1 (perfekt positiv).

Dieser Rechner nimmt eingefügte X- und Y-Datenpaare und gibt die Gleichung der angepassten Geraden, Steigung, Achsenabschnitt und Korrelationskoeffizienten zurück. Statistik- und Naturwissenschaftsstudierende, die Regression lernen, Forscher bei einer schnellen Trendanalyse und Analysten, die eine Korrelation prüfen, bevor sie sich auf ein vollständiges statistisches Modell festlegen, nutzen ihn als schnelle Möglichkeit, einen linearen Zusammenhang in einem Datensatz zu quantifizieren, ohne eine Tabellenkalkulation oder ein Statistikpaket zu öffnen.