介绍
线性回归是一种统计建模,试图通过使用线性函数来描述独立变量和因变量之间的关系。有许多完善的方法来确定这种线性函数。此特定计算器使用最小二乘法来确定最佳拟合线。
该计算器将生成四个单独的线性回归方程和图。它们如下:
![](https://msimg.bioon.com/bionline/ewebeditor/fckup/2018/8/20180827090834270418.jpg)
使用说明
1.将实验数据粘贴到下侧的框中。 可以直接从Excel列复制数据。 数据也可以是逗号分隔,制表符分隔或空格分隔的值。如果手动输入数据,则每行只输入一个浓度。
![](https://msimg.bioon.com/bionline/ewebeditor/fckup/2018/8/20180827103351585242.jpg)
可以同时绘制复制品。图表将根据平均值的标准误差(SEM)生成误差棒。只需粘贴或输入所有数据列即可开始。格式应如下:
![](https://msimg.bioon.com/bionline/ewebeditor/fckup/2018/8/20180827090911526631.jpg)
注: 最多绘制三个数据集!
用户现在可以在同一图表上绘制最多三个数据集以进行比较。 要添加新数据集,请按数据输入区域上方的“+”选项卡。 双击选项卡可以重命名数据集。 每个数据集将生成相应的回归值以及最佳拟合线的等式。
2.在出现的表格中验证您的数据是否准确。
3.按“计算回归”按钮显示结果,包括计算和图形。
https://www.aatbio.com/tools/linear-logarithmic-semi-log-regression-online-calculator
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