Calculatrice Sxy pour la régression linéaire
Cette calculatrice trouve automatiquement la valeur de Sxy pour un modèle de régression linéaire basé sur les valeurs x et y dans un ensemble de données.
Pour calculer Sxy, entrez simplement une liste de valeurs séparées par des virgules pour x et y dans les cases ci-dessous, puis cliquez sur le bouton « Calculer » :
x valeurs :
valeurs y :
Xxy = 59,00000
function calc() {
//get input data var x = document.getElementById('x').value.split(',').map(Number); var y = document.getElementById('y').value.split(',').map(Number);
//check that both lists are equal length if (x.length - y.length == 0) { document.getElementById('error_msg').innerHTML = '';
function linearRegression(y,x){ var lr = {}; var n = y.length; var sum_x = 0; var sum_y = 0; var sum_xy = 0; var sum_xx = 0; var sum_yy = 0; var sxx = jStat.variance(x) *x.length;
for (var i = 0; i < y.length; i++) { sum_x += x[i]; sum_y += y[i]; sum_xy += (x[i]*y[i]); sum_xx += (x[i]*x[i]); sum_yy += (y[i]*y[i]); } lr['sxx'] = sxx; lr['slope'] = (n * sum_xy - sum_x * sum_y) / (n*sum_xx - sum_x * sum_x); lr['intercept'] = (sum_y - lr.slope * sum_x)/n; lr['r2'] = Math.pow((n*sum_xy - sum_x*sum_y)/Math.sqrt((n*sum_xx-sum_x*sum_x)*(n*sum_yy-sum_y*sum_y)),2); return lr; } var lr = linearRegression(y, x); var a = lr.slope*lr.sxx; var b = lr.intercept; document.getElementById('a').innerHTML = a.toFixed(5); } //output error message if boths lists are not equal else { document.getElementById('error_msg').innerHTML = 'The two lists must be of equal length.'; } } //end calc function