Regression Fitting & Plotting
Enter independent variable x and dependent variable y, and it automatically fits linear, quadratic, and cubic polynomial regressions, compares each model's R² and adjusted R², selects the best model by adjusted R², and plots it. Useful for analysing trends such as how ADC changes with gestational age.
① Introducir datos
One data point per row, format: x (e.g. gestational age) y (e.g. ADC value), separated by space, Tab, or comma. You can paste two columns from Excel.
Cómo usarla y metodología
¿Para qué sirve esta herramienta?
Sirve para analizar cómo una medida continua evoluciona con otra variable continua, p. ej. cómo el ADC de una región cerebral fetal cambia con la edad gestacional. La herramienta ajusta a la vez modelos lineal, cuadrático y cúbico para juzgar si la tendencia es una recta o una curva.
¿Cuál es la diferencia entre R² y R² ajustado?
El R² (coeficiente de determinación) refleja el ajuste del modelo a los datos — cuanto más cerca de 1, mejor; pero aumentar el grado del modelo siempre aumenta R², con riesgo de sobreajuste. El R² ajustado penaliza la complejidad y conviene más para comparar modelos de grados distintos: esta herramienta selecciona el mejor modelo por R² ajustado.
¿El modelo con el R² más alto es siempre el mejor?
No necesariamente. Un R² alto de un modelo de alto grado puede solo sobreajustar el ruido y no ser más razonable biológicamente. Prefiera un modelo que respete las leyes biológicas, tenga un buen R² ajustado y una forma simple, en lugar de buscar a ciegas el R² máximo.
¿Cómo preparar los datos?
Un punto de datos por fila, formato «valor x + valor y» (p. ej. EG + ADC), separados por espacio, Tab o coma; puede pegar dos columnas de Excel. Se requieren al menos 3 puntos, y al menos 4 se recomiendan para un modelo cúbico.
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