Lineare Regression Rechner

Statistik & Analyse

Besonders praktisch für Trendlinien, Lernkurven, Messreihen, Preisentwicklungen und alle Datensätze, bei denen ein linearer Zusammenhang schnell geprüft werden soll.

• x- und y-Werte als Liste eingeben
• Steigung und Achsenabschnitt sofort sehen
• R Quadrat und Prognose für einen neuen x-Wert erhalten

Rechengrundlage

Formeln und Modellannahmen

• Steigung = Kovarianz von x und y geteilt durch Varianz von x
• Achsenabschnitt = Mittelwert von y minus Steigung mal Mittelwert von x
• R Quadrat = Quadrat des Korrelationskoeffizienten

Ratgeber & Hintergrund

Lineare Regression verstehen: Gerade, Steigung, R² und der Rechner

Lineare Regression wird erst dann nützlich, wenn klar ist, welche Aussage die Kennzahl oder Trendlinie wirklich hat. Diese Seite erklärt den Hintergrund und bringt dich danach in den Lineare-Regressions-Rechner.

• Wer lineare regression rechner sucht, möchte normalerweise keine theoretische Statistikvorlesung, sondern schnell eine Gerade, eine Prognose und ein Gefühl für die Qualität des Fits. Genau das liefert diese Seite.
• Lineare-Regressions-Rechner ist sinnvoll, wenn du nicht nur erklären, sondern direkt mit eigenen Werten rechnen willst.
• Eine lineare Regression ist nur dann sinnvoll, wenn die Daten tatsächlich einen annähernd linearen Zusammenhang zeigen. Ein hoher Ausreier oder eine gekrümmte Beziehung können die Aussage verzerren.

Einordnung

Was der Lineare-Regressions-Rechner berechnet

Der lineare Regressions-Rechner berechnet aus x- und y-Werten eine Ausgleichsgerade inklusive Steigung, Achsenabschnitt, Prognosewert und Bestimmtheitsma.

Besonders praktisch für Trendlinien, Lernkurven, Messreihen, Preisentwicklungen und alle Datensätze, bei denen ein linearer Zusammenhang schnell geprüft werden soll.

Einordnung

Wann der Lineare-Regressions-Rechner besonders hilfreich ist

Wer lineare regression rechner sucht, möchte normalerweise keine theoretische Statistikvorlesung, sondern schnell eine Gerade, eine Prognose und ein Gefühl für die Qualität des Fits. Genau das liefert diese Seite.

Einordnung

Ergebnis richtig lesen

Eine lineare Regression ist nur dann sinnvoll, wenn die Daten tatsächlich einen annähernd linearen Zusammenhang zeigen. Ein hoher Ausreier oder eine gekrümmte Beziehung können die Aussage verzerren.

FAQ

Häufige Fragen