ForHosting KIT · 開発者向けツール

線形回帰計算機

単回帰は、通常の最小二乗法のもとで応答 y が予測子 x とともにどう変化するかを最もよく説明する直線を求めます。当てはめたモデルは y が m 倍の x に b を加えた形で書かれ、傾き m は x が 1 単位上がったときの y の期待変化、切片 b は x がゼロのときの当てはめ値です。適合度は R 二乗で要約され、y の分散のうち直線で説明される割合であり、1 から残差平方和を総平方和で割った値を引いたものに等しいです。学生は代数や入門統計で散布図を描き手で最良フィット直線を引くときにこの道具に出会い、分析者は同じ閉形式をトレンド線、校正曲線、統計パッケージを起動しない迅速な予測に使います。本計算機は並列の x・y リストまたは JSON のペア配列として対点を受け取り、傾きが未定義になるすべての x が同一の退化した系列を拒否し、整形済み系列、平均、傾き、切片、R 二乗、相関、残差診断、印刷可能な方程式文字列を返します。無料のブラウザツールと有料 API は一つの純イソモルフィック関数を共有するため、授業デモと自動化パイプラインが同じデータで食い違うことはありません。

● Beta無料・ブラウザ内で実行
ご利用方法 ウェブAPIメールTelegramアプリ 近日

使い方

上のフォームに値を入力してください。計算前に内容を確認し、同じページに結果を表示します。

入力内容の確認

各項目のラベルと単位に従って入力してください。不足や範囲外の値がある場合は、修正する項目をページ上で示します。

再計算または自動化

個別の確認にはWebツールを、同じ機能を自動処理に組み込む場合はAPIを使用できます。

今すぐ結果を確認

値を入力するだけで、表計算やスクリプトを用意せずに結果を確認できます。

条件を比較

値を1つずつ変えて再計算し、結果に影響する要素を確認できます。

繰り返し処理を自動化

同じ計算を製品やワークフローで繰り返す場合はAPIを利用できます。

この機能はどう使いますか?

上の項目を入力して、このページで実行します。修正が必要な入力はフォームで示されます。

このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。

POSThttps://api.kit.forhosting.com/stat/linear-regression

Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/linear-regression \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"x":"1, 2, 3, 4, 5","y":"2, 4, 5, 4, 5"}'
{
  "x": "1, 2, 3, 4, 5",
  "y": "2, 4, 5, 4, 5"
}
{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "stat.linear_regression",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。

1リクエストあたり$0.002

単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。

HTTPコード意味
401unauthorizedAPIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。
402insufficient_balance残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。
404unknown_type指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。
429rate_limitedリクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。

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