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Inserisci i tuoi punti dati e ottieni l'equazione di regressione, la pendenza, l'intercetta, il valore R quadrato e i calcoli passo passo in pochi secondi.

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Calcolatore di regressione lineare

Immissione dei dati di regressione

Inserisci i tuoi punti dati qui sotto. Per un'analisi di regressione accurata, includere almeno 10 punti dati che coprano un intervallo ragionevole.

Anno del modello

Esempio: 2024, 2025, 2026 o qualsiasi anno personalizzato

Tipo di regressione

Punti dati (X, Y)

#	Valori X	Valori Y

Livello di confidenza (%)

Valori comuni: 90, 95, 99 (per il 90%, 95%, 99% di confidenza)

Valore X della previsione

Inserisci un numero per prevedere il valore Y corrispondente

Risultati della regressione

I risultati dell'analisi di regressione vengono visualizzati di seguito. Questi calcoli seguono gli standard statistici internazionali.

Grafico di regressione

Equazione di regressione

Y = a + bX

Valore R quadrato

0.000

Correlazione (r)

0.000

Valore Y previsto

—

Statistiche di regressione

Statistica	Valore	Interpretazione
Errore standard	0.000	Più basso è meglio
Dimensione del campione	0	Conteggio dei punti dati
Gradi di libertà	0	n – 2 per lineare
Livello di fiducia	95%	Confidenza statistica

Nota: Risultati calcolati utilizzando standard statistici internazionali applicabili negli Stati Uniti, in Europa, in Asia e nel mondo.

Soluzione passo dopo passo

Comprendere l'analisi di regressione

📈

Regressione lineare

Modella una relazione lineare tra variabili utilizzando l'equazione y = a + bx.

📐

Regressione polinomiale

Adatta una relazione curva usando y = a + bx + cx². Perfetta per sistemi fisici complessi.

🧬

Regressione esponenziale

Modella la crescita o il decadimento rapido con y = ae^bx. Ideale per la crescita batterica e l'analisi del decadimento.

🔬

Regressione logaritmica

Adatta schemi di rendimenti decrescenti con y = a + b·ln(x). Ideale per la saturazione economica.

Motore diagnostico avanzato

Progettato per la ricerca di livello istituzionale, combinando rigore matematico con un'esperienza interattiva intuitiva.

🎯

Modelli multipli

Confronta fianco a fianco adattamenti lineari, polinomiali, esponenziali e logaritmici.

📊

Visualizzazione interattiva

Esplora i tuoi dati con grafici a dispersione dinamici e visualizzazioni di modelli sovrapposti.

🔮

Strumenti di previsione

Prevedi i risultati con calcoli automatici degli intervalli di confidenza.

📋

Diagnostica completa

Output dettagliato comprensivo di R², errore standard e valori p per tutti i modelli.

📱

Ottimizzato per mobile

Esegui analisi di regressione complesse su qualsiasi dispositivo senza compromessi.

⚖️

Standardizzato

Calcoli conformi agli standard professionali ISO 3534 e ASTM E2586.

Requisiti dei dati

Requisito	Minimo	Raccomandato
Dimensione del campione	3 punti dati	30+ punti dati
Osservazioni/Parametro	2 per coefficiente	10+ per coefficiente
Intervallo variabile X	2 valori distinti	Ampio, uniformemente spaziato
Tipo variabile Y	Continua	Continua, senza effetti soffitto
Distribuzione	Residui normali	Normale, outlier rimossi
Durbin-Watson	N/A	Statistica ≈ 2

Cos'è un'equazione di regressione?

Un'equazione di regressione modella la relazione tra le variabili, consentendo di prevedere i risultati in base ai dati di input. Nella sua forma più semplice, ovvero la regressione lineare semplice, l'equazione è y = mx + b, dove m è la pendenza e b è l'intercetta y. Questo potente strumento statistico viene utilizzato in ambito scientifico, aziendale e ingegneristico per scoprire tendenze, fare previsioni e quantificare le relazioni tra le variabili.

Perché usare la nostra calcolatrice?

Calcola istantaneamente l'equazione di regressione dai tuoi dati
Mostra i calcoli passo-passo per consentirti di comprendere i calcoli
Calcola R², coefficiente di correlazione, pendenza e intercetta
Non è richiesta alcuna registrazione: è gratuito al 100% e funziona nel tuo browser
I tuoi dati rimangono privati: nulla viene inviato a nessun server

Casi d'uso comuni

Prevedere le vendite dalla spesa pubblicitaria
Stima dei prezzi delle case dalla metratura
Analisi dell'impatto delle ore di studio sui punteggi degli esami
Previsione delle variazioni di temperatura nel tempo
Valutazione della relazione tra dosaggio e risposta

Come funziona

Scegli Modello di regressione

Seleziona tra regressione lineare, polinomiale, esponenziale o logaritmica per abbinare il modello di relazione dei tuoi dati.

Inserisci i punti dati

Aggiungi le coppie di dati X e Y nella tabella. Imposta il tuo livello di confidenza (%) e facoltativamente inserisci un valore X di previsione per la previsione.

Calcola e visualizza

Fare clic su Calcola per generare immediatamente l'equazione di regressione, il valore R quadrato e un grafico a dispersione interattivo con la linea di regressione adattata.

Revisione della diagnostica

Esaminare la tabella delle statistiche di regressione (errore standard, dimensione del campione, gradi di libertà e livello di confidenza) per valutare l'affidabilità del modello.

Prevedere e prevedere

Utilizza l'input X della previsione per stimare Y in qualsiasi momento, con intervalli di confidenza basati sul livello di confidenza scelto.

Riferimento alle statistiche di regressione

Statistiche comuni di regressione e loro interpretazioni

Statistica	Simbolo	Interpretazione
Pendenza	M	Tasso di cambiamento
Intercettare	B	Valore quando x = 0
R-quadrato	R²	Bontà di adattamento
Correlazione	R	Forza della relazione
Errore standard	SE	Distanza media dalla linea
Valore P	P	Significatività statistica

Domande frequenti

I nostri strumenti di regressione e statistica

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