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통계 계산기

선형 회귀 계산기 — 최적 직선, R², 상관계수 및 잔차

짝을 이룬 X/Y 데이터에 최소제곱 직선을 맞추고 기울기, 절편, 피어슨 r, R², 예측값, 잔차 및 회귀 계산에 쓰이는 합계를 구합니다.

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수정 가능한 실시간 계산기

값을 바꾸면 결과가 즉시 업데이트됩니다

숨겨진 가정은 없습니다. 입력값, 단위, 계산 과정이 모두 표시되므로 직접 검증할 수 있습니다.

계산 결과

ŷ = 46.8 + 4.6286x

기울기 b: 4.6286 · 절편 a: 46.8

피어슨 r: 0.9959 · R²: 0.9918

Sxx: 17.5 · Sxy: 81 · SSE: 3.0857

X=7일 때 예측: ŷ=79.2

관측된 X 범위: 1 ~ 6

회귀 잔차

#X관측값 Y예측값 Ŷ잔차
115251.42860.5714
225556.0571-1.0571
336160.68570.3143
446665.31430.6857
556969.9429-0.9429
667574.57140.4286
계산 과정 보기
  1. 1. x̄ = 3.5, ȳ = 63 계산.
  2. 2. Sxx = Σ(x−x̄)² = 17.5; Sxy = Σ(x−x̄)(y−ȳ) = 81.
  3. 3. 기울기 b = Sxy ÷ Sxx = 4.6286.
  4. 4. 절편 a = ȳ − b x̄ = 46.8.
  5. 5. 각 쌍에 대해 ŷ = a + bx이며, 잔차 = y − ŷ입니다.

요청한 예측값이 관측된 X 범위를 벗어나므로 외삽입니다. 이 구간에서는 선형 패턴이 유지되지 않을 수 있습니다.

추가 작업

공유 링크는 같은 입력값을 다시 엽니다. 최근 계산과 저장한 계산은 사이트 데이터를 지우지 않는 한 이 브라우저에 유지됩니다.

숨겨진 가정 없이 보는 계산 과정

단순 선형 회귀는 수직 잔차의 제곱합을 최소로 만드는 직선 ŷ = a + bx를 구합니다. MAXScanner는 짝을 이룬 관측값을 그대로 보여 주고, 기울기를 계산하기 전에 Sxx와 Sxy를 표시하며, 보조 진단값으로 피어슨 r과 R²를 함께 제공합니다. 또한 수정 가능한 X 값에 대한 예측값을 보여 주되, 외삽 결과가 자동으로 신뢰할 수 있다고 가정하지 않습니다.

이 계산기 사용 방법

1

같은 행 순서로 대응되는 X 목록과 Y 목록을 붙여 넣으세요.

2

점 예측을 원하면 선택 사항인 X 값을 입력하세요.

3

기울기/절편, r, R² 및 잔차표를 검토하세요. 예측값을 사용하기 전에 직선 모형이 타당한지 확인하세요.

주요 활용 사례

  • •짝을 이룬 측정값의 최적 직선 점검
  • •스프레드시트 열 데이터로부터 단순 선형 추세 추정
  • •기울기, 절편, 잔차, R²의 계산 과정을 보여 주며 가르치기

예: 공부 시간 → 점수

적합된 직선이 ŷ = 50 + 4x라면, 공부 시간이 1시간 늘어날 때마다 적합된 점수는 4점씩 증가합니다. R²는 이 직선 적합으로 표본 변동의 몇 %가 설명되는지를 나타내며, 두 변수의 관계가 인과관계인지는 말해 주지 않습니다.

결과가 가정하지 않는 사항

  • •R²가 높다고 해서 인과관계가 증명되는 것은 아닙니다.
  • •최소제곱 결과는 이상치와 영향력이 큰 점에 매우 민감할 수 있습니다.
  • •관측된 X 범위를 크게 벗어난 예측값은 외삽이므로, 범위 안에서의 적합이 좋아 보여도 신뢰하기 어려울 수 있습니다.

자주 묻는 질문

회귀 기울기는 무엇을 의미하나요?+

단순 직선 모형에서 X가 한 단위 증가할 때 적합된 Y의 변화량입니다.

R²란 무엇인가요?+

R²는 절편이 있는 단순 회귀에서 관측된 Y 변동 중 적합 직선이 설명하는 비율입니다. 값은 0에서 1 사이입니다.

회귀와 상관은 같은 것인가요?+

아닙니다. 상관은 두 변수 사이의 대칭적이고 표준화된 연관성 척도입니다. 회귀는 결과변수 Y와 설명변수 X를 정한 뒤, X로부터 Y를 예측하는 식을 구합니다.

의미 있는 다음 단계

계산 계속하기

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