Bộ tính toán hồi quy tuyến tính
Phép hồi quy tuyến tính xác định đường thẳng đơn y = mx + b bằng cách tìm giá trị tối ưu cho tổng bình phương các sai số dọc so với dữ liệu. Đây là công cụ đầu tiên bạn nên sử dụng khi nghi ngờ rằng một biến ảnh hưởng đến biến khác – ví dụ như chi phí quảng cáo so với số người đăng ký, nhiệt độ so với doanh số bán kem, chiều cao so với kích cỡ giày. Chỉ cần nhập các cặp điểm (x, y), máy tính sẽ trả về hệ số góc, điểm cắt trục hoành, hệ số R² và hệ số tương quan Pearson.
Cách xác định đường hồi quy
-
1
Dán dữ liệu
Mỗi dòng chứa một cặp giá trị: x và y được phân cách bằng dấu phẩy, tab hoặc khoảng trắng. Các tiêu đề sẽ không được tính vào.
-
2
Đọc độ dốc và điểm cắt
Độ dốc m = sự thay đổi của y trên mỗi đơn vị thay đổi của x. Giao điểm b = giá trị của y khi x = 0.
-
3
Kiểm tra giá trị R²
R² ∈ [0, 1], tỷ lệ phần biến thiên của biến y được giải thích bởi biến x. Giá trị từ 0,7 trở lên thường cho thấy mức độ tương quan mạnh trong dữ liệu xã hội.
-
4
Dự đoán các giá trị mới
Thay bất kỳ giá trị x nào vào phương trình y = m·x + b để thu được kết quả dự đoán của mô hình.
Các công thức đứng sau việc khớp dữ liệu
Với N điểm dữ liệu (x_i, y_i), hệ số góc và điểm cắt của phương trình bình phương tối thiểu thông thường là:
m = Σ((x_i − x̄)(y_i − ȳ)) / Σ((x_i − x̄)²)
b = ȳ − m · x̄
R² – hệ số quyết định – là tỷ lệ phần biến thiên của giá trị y được giải thích bởi biến x:
R² = 1 − SS_res / SS_tot
Trong đó SS_res là tổng bình phương các dư số và SS_tot là tổng bình phương các sai lệch của y so với giá trị trung bình của nó. Hệ số tương quan Pearson r bằng ±√R², mang cùng dấu với hệ số góc.
Ví dụ minh họa
Năm điểm dữ liệu:
| x | y |
|---|---|
| 1 | 2 |
| 2 | 4 |
| 3 | 5 |
| 4 | 4 |
| 5 | 6 |
x = 3, y = 4,2. Tử số của hiệp phương sai = (1 – 3)(2 – 4,2) + (2 – 3)(4 – 4,2) + (3 – 3)(5 – 4,2) + (4 – 3)(4 – 4,2) + (5 – 3)(6 – 4,2) = 4,4 + 0,2 + 0 – 0,2 + 3,6 = 8,0. Tử số của phương sai x = 4 + 1 + 0 + 1 + 4 = 10.
- Hệ số góc m = 8,0 / 10 = 0,8
- Điểm cắt b = 4,2 − 0,8 × 3 = 1,8
- Phương trình: y = 0,8x + 1,8
- R² ≈ 0,727
Những gì các con số có thể (và không thể) cho bạn biết
- Hệ số góc m trả lời “y thay đổi bao nhiêu trên mỗi đơn vị x”. Đơn vị của nó là y/x.
- Điểm cắt b trả lời câu hỏi “y bằng bao nhiêu khi x bằng 0”. Giá trị này chỉ có ý nghĩa nếu giá trị x = 0 phù hợp với dữ liệu của bạn.
- R² đo lường chất lượng phù hợp chứ không phải mối quan hệ nhân quả. Một giá trị R² cao trên dữ liệu thay thế không chứa nhiễu vẫn có thể không mang ý nghĩa thực tế.
- Hệ số tương quan Pearson (r) phản ánh mối liên hệ tuyến tính. Giá trị r gần bằng 0 dù mối quan hệ có dạng cong rõ rệt vẫn cho thấy “không có sự phù hợp tuyến tính”, chứ không phải “không có mối quan hệ nào”.
Những điểm cần lưu ý
- Các giá trị ngoại lai làm méo nghiêm trọng kết quả khớp của phương pháp OLS do hàm mất mát được tính theo bình phương; chỉ một điểm lệch duy nhất cũng có thể làm đường thẳng lệch đi tới 20 độ.
- Tính phi tuyến không thể được xác định chỉ bằng giá trị R²; luôn phải vẽ biểu đồ các giá trị dư so với biến x.
- Phép hồi quy không đối xứng: việc khớp giá trị y theo biến x sẽ cho ra đường thẳng khác với việc khớp giá trị x theo biến y.
- Việc ngoại suy vượt ra ngoài phạm vi dữ liệu của bạn chỉ là suy đoán; phép khớp chỉ biết đến phạm vi mà nó đã quan sát được.
Câu hỏi thường gặp
40% sự biến thiên của biến y có thể được giải thích bởi mối quan hệ tuyến tính với biến x. 60% còn lại xuất phát từ nhiễu, các biến số khác hoặc tính phi tuyến. Trong vật lý, mức độ này được coi là thấp; trong dữ liệu xã hội hoặc kinh tế thì thường vẫn chấp nhận được.
Hãy bắt đầu từ phép biến đổi tuyến tính. Nếu biểu đồ dư cho thấy một đường cong rõ ràng, hãy thử sử dụng phép biến đổi bậc hai hoặc phép biến đổi logarit. Việc chuyển thẳng sang đa thức bậc cao sẽ dẫn đến hiện tượng quá khớp và làm giảm khả năng thích nghi với dữ liệu mới.
Về mặt toán học, bạn cần ít nhất 2 mẫu; về mặt thực tiễn, ít nhất là 20 mẫu. Nếu số lượng mẫu thấp hơn mức này, một giá trị ngoại lai sẽ chi phối kết quả phân tích. Đối với các kết quả đã công bố, vui lòng tham khảo hướng dẫn về kích thước mẫu phù hợp với lĩnh vực của bạn.
Không. Các cặp điểm (x, y) mà bạn dán sẽ được xử lý trực tiếp trong trình duyệt và không bao giờ rời khỏi trang web.
Công cụ liên quan
Máy tính RREF
Tìm ma trận bậc thang rút gọn của ma trận số. Xem phép biến đổi hàng, hạng, số chiều không gian không, cột trụ và cột tự do cho ma trận đến 8 × 8.
Máy tính dự đoán chiều cao khi trưởng thành
Nhận ước tính gần đúng về chiều cao khi trưởng thành từ chiều cao của bố mẹ ruột. Công cụ này không chẩn đoán bệnh.
Công cụ tính tỷ số nén
Tính tỷ số nén của động cơ từ đường kính xi-lanh, hành trình và thể tích buồng đốt. Nhận kết quả dạng X,X:1 cùng thể tích quét mỗi xi-lanh, ngay trên trình duyệt của bạn.
Máy tính cổ tức
Ước tính thu nhập cổ tức hằng năm, lợi suất cổ tức và tăng trưởng tái đầu tư từ số cổ phiếu, giá và cổ tức mỗi cổ phiếu.
Máy tính tuổi
Tính tuổi chính xác theo năm, tháng và ngày từ ngày sinh, kèm tổng số ngày, giờ và đếm ngược đến sinh nhật kế tiếp.
Máy tính lũy thừa
Tính cơ số nâng lên lũy thừa nguyên, thập phân, âm hoặc phân số bất kỳ. Độ chính xác đầy đủ và ký hiệu khoa học cho kết quả rất lớn hoặc rất nhỏ.
Công cụ này có phiên bản bằng các ngôn ngữ khác
- Calculadora de Regresión Lineal [ES]
- 線形回帰計算機 [JA]
- Calculadora de Regressão Linear [PT]
- Linjär regressionskalkylator [SV]
- 선형 회귀 계산기 [KO]
- Calculateur de régression linéaire [FR]
- เครื่องคำนวณการถดถอยเชิงเส้น [TH]
- Rekenmachine voor lineaire regressie [NL]
- Kalkulator Regresi Linear [ID]
- مُحسِّب الانحدار الخطي [AR]
- Kalkulator regresji liniowej [PL]
- Lineare Regressionsberechnung [DE]
- 线性回归计算器 [ZH]
- Linear Regression Calculator [EN]
- Calcolatore di regressione lineare [IT]
- Калькулятор линейной регрессии [RU]
- Doğrusal Regresyon Hesaplayıcısı [TR]