Зачем этот инструмент?
- Автоопределение разделителя и десятичного знака для CSV/TSV и точка с запятой.
- Сравнивайте OLS, Theil–Sen и полином до 3 степени с пошаговыми формулами.
- Экспортируйте PNG/SVG/PDF для уроков и CSV настроек для воспроизводимости.
Соберите график
Вставьте набор данных, подтвердите автоопределение формата и выберите столбцы. Пример A подходит для регрессии, Пример B — для boxplot.
Результаты и экспорт
Скачайте PNG/SVG/PDF, экспортируйте настройки в CSV или скопируйте ссылку.
Как считается
Частые вопросы
Как подготовить вставленные данные?
Вставьте данные с заголовками. Если используется локальный формат (точка с запятой или запятая‑десятичная), выберите нужный разделитель и десятичный знак. При вставке из Excel/Sheets обычно достаточно режима «Авто».
Можно ли сохранить результаты регрессии и шаги?
Да. Кнопки PNG или SVG сохраняют визуализацию, «CSV настроек» экспортирует конфигурацию, а список шагов можно копировать со страницы и прикладывать к отчету.
Как читать результат и не ошибиться
После построения графика сначала проверьте структуру данных: нет ли пустых строк, случайных символов и резких выбросов, которые появились из-за формата исходной таблицы. Затем оцените общую форму распределения и только после этого переходите к линии тренда. Такой порядок помогает не делать выводы по случайному шуму.
Для учебных и рабочих отчётов полезно сохранять не только картинку, но и набор параметров: выбор столбцов, фильтры, способ аппроксимации и доверительный интервал. Тогда результат можно повторить и проверить в любой момент, а обсуждение в команде становится предметным и прозрачным.
Если модель кажется слишком хорошей или слишком плохой, сравните несколько подходов и посмотрите на остатки. Разные методы могут по-разному вести себя на выбросах и небольших выборках. В сомнительных случаях делайте упор на интерпретацию данных, а не на одну итоговую цифру.
- Сначала проверяйте корректность данных, потом интерпретируйте тренд.
- Фиксируйте параметры построения, чтобы воспроизводить результат без ручных правок.
- Сравнивайте несколько моделей перед публикацией вывода.