Calcolatore della regressione quadratica

Questo calcolatore della regressione quadratica adatta la parabola migliore ai tuoi valori x e y. Esempio: x = da 0 a 5 e y = 1; 2,8; 6,1; 10,8; 17,2; 24,5 danno ŷ = 0,7125 · x² + 1,16321 · x + 0,960714 con R² = 0,999876.

Fonte: Wikipedia – Polynomial regression. Aggiornato al: .

Separa con spazi o punto e virgola; la virgola decimale è ammessa.
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Risultato

Risultato
Parabola ŷ = 0,7125 · x² + 1,16321 · x + 0,960714 (R² = 0,999876, n = 6)
Valori principali
GrandezzaValore
Coefficiente a (x²)0,7125
Coefficiente b (x)1,16321
Costante c0,960714
Coefficiente di determinazione R²0,999876
Somma dei quadrati dei residui SSE0,0509286
Vertice(-0,816291 | 0,485954) – minimo
Previsione per x = 633,59
Dati e adattamento
xyStimato ŷResiduo y − ŷ
010,9607140,0392857
12,82,83643-0,0364286
26,16,13714-0,0371429
310,810,8629-0,0628571
417,217,01360,186429
524,524,5893-0,0892857
Passaggi del calcolo
  • Modello y = a · x² + b · x + c; equazioni normali dalle somme: n = 6, Σx = 15, Σx² = 55, Σx³ = 225, Σx⁴ = 979, Σy = 62,4, Σxy = 238,7, Σx²y = 1012,1.
  • Il sistema 3×3 dà a = 0,7125, b = 1,16321, c = 0,960714.
  • Vertice: x = −b / (2a) = -0,816291, y = 0,485954.
  • Previsione: ŷ(6) = 0,7125 · 6² + 1,16321 · 6 + 0,960714 = 33,59.
Una previsione fuori dall’intervallo dei tuoi valori x (estrapolazione) è incerta, perché una parabola diventa presto ripida. Un R² vicino a 1 non prova un legame; mostra solo l’adattamento.

Come si calcola

La regressione quadratica adatta una parabola y = a · x² + b · x + c ai punti quando il legame è curvo e una retta non basta.

Metodo e calcolo

Si cercano a, b e c in modo che la somma dei quadrati delle distanze tra la y misurata e la parabola sia minima (minimi quadrati). Le somme Σx, Σx², Σx³, Σx⁴, Σy, Σxy e Σx²y danno un sistema di tre equazioni in tre incognite, che il calcolatore risolve. Il coefficiente di determinazione R² = 1 − SSE / SST indica quale parte della variazione di y spiega la parabola. Il vertice sta in x = −b / (2a).

Esempio svolto

Per x = 0, 1, 2, 3, 4, 5 e y = 1; 2,8; 6,1; 10,8; 17,2; 24,5 le somme sono n = 6, Σx = 15, Σx² = 55, Σx³ = 225 e Σx⁴ = 979. Il sistema dà a = 0,7125, b = 1,16321 e c = 0,960714, cioè ŷ = 0,7125 · x² + 1,16321 · x + 0,960714 con R² = 0,999876. La previsione per x = 6 è 0,7125 · 36 + 1,16321 · 6 + 0,960714 = 33,59. Il vertice è in x = −0,816291 con y = 0,485954; poiché a > 0, è un minimo.

Domande frequenti

Come si calcola una regressione quadratica?

Si cercano a, b e c che minimizzano la somma degli scarti al quadrato, risolvendo il sistema costruito con le somme da Σx a Σx⁴, Σy, Σxy e Σx²y.

Quando è meglio la quadratica rispetto alla lineare?

Quando i residui della retta formano una curva o i dati sono visibilmente curvi, per esempio spazi di frenata o traiettorie.

Che cosa significa il vertice?

È il punto più basso o più alto della parabola in x = −b / (2a). Nel nostro esempio sta in x = −0,816291, fuori dai valori misurati.

Fonti e riferimenti normativi

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