Das Akaike-Informationskriterium (AIC) ist eine Metrik, die verwendet wird, um die Anpassung verschiedener Regressionsmodelle zu vergleichen.
Es wird berechnet als:
AIC = 2K – 2ln (L)
wo:
- K: Die Anzahl der Modellparameter …
Ein Residuum ist die Differenz zwischen einem beobachteten Wert und einem vorhergesagten Wert in einem Regressionsmodell. Es wird berechnet als:
Residuum = beobachteter Wert - vorhergesagter Wert
Dieser Rechner findet die Residuen für jede Beobachtung in einem einfachen linearen Regressionsmodell.
Geben Sie einfach eine Liste mit Werten für eine Prädiktorvariable und eine Antwortvariable in die folgenden Felder ein und klicken Sie auf die Schaltfläche "Berechnen":
Lineare Regressionsgleichung:
ŷ = 5.6631 + (1.4802)*x
Liste der Residuen:
-0.143
-3.104
1.896
-0.064
1.975
-0.906
1.133
-0.787
-3.104
1.896
-0.064
1.975
-0.906
1.133
-0.787
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