Input & opsi
Ringkasan
Run the calculation to see metrics and the step log.
| Metric | Value |
|---|
Cara hitung
Visualisation
Teacher notes
- Compare OLS, WLS, and Theil–Sen with or without an intercept to highlight how slope and tests respond to weighting or outliers.
- The step log records means, sums, coefficients, r/R², residual diagnostics, tests, ANOVA, and the LaTeX formula so students can follow each computation.
- The exported CSV includes x, y, w, fitted values, residuals, leverage, and Cook’s D for further analysis in spreadsheets.
Cara memakai kalkulator regresi ini
Tempel data pasangan x,y, periksa pengaturan desimal dan pemisah, lalu pilih metode regresi yang ingin dibandingkan. Halaman ini dibuat agar Anda bisa melihat garis hasil fit sekaligus diagnostik yang menjelaskan apakah model liniernya masuk akal.
Mulai dari format data
Gunakan satu baris untuk satu pengamatan. Jika data memakai koma sebagai desimal, pastikan pemisah kolomnya tidak bentrok, agar satu angka tidak salah terbaca menjadi dua kolom.
Cara membaca hasil
Ringkasan menampilkan kemiringan, intercept, korelasi, dan ukuran kecocokan. Scatter plot membantu mengecek apakah garisnya masuk akal secara visual, sedangkan plot residual membantu menemukan pola melengkung, pencilan, atau ragam yang berubah.
Kapan ganti metode
Gunakan OLS untuk fit standar, WLS saat bobot memang bermakna, dan Theil-Sen saat Anda butuh kemiringan yang lebih tahan terhadap outlier. Sering kali perbandingan antar-metode lebih berguna daripada melihat satu fit saja.
Kesalahan yang sering terjadi
- Mencampur koma desimal dan pemisah koma tanpa mengecek parser.
- Menganggap R² tinggi otomatis berarti modelnya tepat.
- Memakai WLS padahal kolom bobot tidak punya arti pengukuran yang jelas.
- Membagikan URL tanpa membagikan dataset, karena tautan hanya menyimpan opsi.
Lihat juga
Pertanyaan umum
Bagaimana Weighted Least Squares diterapkan?
Kami menghitung ulang mean dan kovarians berbobot menggunakan w, menurunkan garis hasil fit, lalu meneruskan bobot ke jumlah residual dan jarak Cook agar diagnostik mengikuti skema pembobotan.
Apa saja yang disimpan di URL bagikan?
URL menyimpan opsi desimal, pemisah, estimator, intercept, dan band. Datanya tidak ikut disimpan, jadi dataset tetap perlu dibagikan terpisah saat berkolaborasi.
Mengapa dataset tidak disimpan di URL?
URL hanya menyimpan opsi parser dan model agar tautan tetap singkat dan tidak membocorkan data mentah ke address bar. Jika Anda ingin orang lain mereproduksi hasilnya, bagikan datasetnya juga.
Mengapa R² tinggi masih bisa menyesatkan?
R² hanya merangkum seberapa besar variasi y yang dijelaskan garis. Nilai tinggi masih bisa menyembunyikan outlier, pola melengkung, atau kelompok data yang membuat model linier kurang cocok.
Kapan saya sebaiknya memakai Theil-Sen?
Pakai Theil-Sen saat beberapa outlier membuat garis OLS terlalu miring, atau saat Anda butuh kemiringan yang lebih tahan terhadap data bising. Metode ini lebih lambat, tetapi sering lebih aman untuk eksplorasi awal.
Cara menafsirkan diagnostik
Kemiringan dan intercept
Kemiringan menunjukkan perubahan rata-rata y untuk setiap kenaikan satu unit x pada model yang dipasang. Intercept hanya bermakna jika x = 0 memang masuk akal dalam konteks data Anda.
Plot residual
Gunakan plot residual untuk melihat apakah garis menyisakan pola. Lengkungan, bentuk kipas, atau beberapa titik ekstrem biasanya lebih penting daripada satu angka ringkasan.
Band dan ketidakpastian
Confidence band menjelaskan ketidakpastian garis rata-rata, sedangkan prediction band menjelaskan sebaran observasi baru. Menyalakan dan mematikan keduanya sering menjadi cara terbaik untuk menjelaskan perbedaannya.
Catatan pengajaran
Halaman ini paling berguna ketika siswa membandingkan data mentah, garis fit, dan residual secara bersamaan. Model linier baru layak dipercaya jika ketiga tampilan itu bercerita hal yang sama.
Cara hitung