Nutzen Sie diese Korrelations- und Regressionsrechner, um zu untersuchen, wie zwei Variablen zusammenhängen. Der Korrelationskoeffizienten-Rechner misst die Stärke und Richtung eines linearen Zusammenhangs zwischen gepaarten Werten. Der lineare Regressionsrechner legt eine Gerade durch die Daten und liefert deren Steigung, Achsenabschnitt und Gleichung.Diese Tools helfen Studierenden, Statistikaufgaben zu überprüfen, Forschern, Beobachtungen zusammenzufassen, und Analysten, Trends zu erkunden. Geben Sie Ihre x- und y-Werte ein und erhalten Sie Ergebnisse, ohne die Formeln von Hand durchrechnen zu müssen. Korrelation belegt keine Kausalität, und Vorhersagen auf Basis einer Regressionsgeraden sind am zuverlässigsten innerhalb des Wertebereichs der Daten, mit denen sie erstellt wurde.
Passen Sie eine Gerade an gepaarte X–Y-Daten mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate an. Geben Sie beide Datensätze ein und erhalten Sie Steigung, Achsenabschnitt, Korrelationskoeffizient, R², Residuen und einen vorhergesagten Y-Wert für jedes beliebige X.
Geben Sie zwei gepaarte Wertelisten ein, um Kendall-Tau-b zu berechnen – samt Anzahl der konkordanten und diskordanten Paare, z-Statistik und p-Wert für den Rangzusammenhang zwischen den Variablen.
Geben Sie zwei gepaarte Datensätze ein und erhalten Sie sofort den Pearson-Korrelationskoeffizienten r, das Bestimmtheitsmaß r², die Kovarianz sowie eine leicht verständliche Interpretation der Stärke und Richtung des Zusammenhangs.
Berechnen Sie die partielle Korrelation zwischen zwei Variablen unter Kontrolle einer dritten. Geben Sie drei gepaarte Datenspalten oder drei paarweise Pearson-Korrelationen ein und erhalten Sie den partiellen Korrelationskoeffizienten inklusive Interpretation.
Berechnen Sie Stichproben-Autokorrelationskoeffizienten r_k für beliebige Zeitreihen bei einem oder mehreren Lags. Fügen Sie Ihre geordneten Beobachtungen ein, wählen Sie die Lags und den Schätzer aus und erhalten Sie r_k mit einem Signifikanzband für weißes Rauschen.
Geben Sie zwei gepaarte Datenreihen ein, und dieser Rechner ermittelt den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman (ρ), bildet die Ränge beider Variablen und prüft den Zusammenhang mit einem ungefähren p-Wert.
Geben Sie Ihre Zielwerte und zwei oder mehr Prädiktorvariablen ein, um eine multiple lineare Regression nach der Methode der kleinsten Quadrate zu schätzen. Der Rechner liefert den Achsenabschnitt, alle Regressionskoeffizienten, R², die geschätzte Gleichung sowie die vorhergesagten Werte mit Residuen.
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