このスクリプトは単純な線形回帰のインタラクティブなデモを作成します。YロールとXロールのデータ列を選択することも、ランダムに生成されたデータサンプルを使用することもできます。スクリプトを開いて実行するだけです。
従属変数のデータ列を選択して Y、応答ボタン。独立変数に別のデータ列を選択して X、予測子ボタン。クリック OK 。
（このデモではデータ列を使用する必要はありません。クリックするだけキャンセルそしてスクリプトはあなたのためにランダムなサンプルを生成します。）
このデモでは、主な機能としてデータの散布図を示します。水平の青い線は、あなたにぴったりの線を表します。これは最初、応答が予測子から独立している、または勾配が0であるという帰無仮説を表します。青い線を2つのハンドル（小さな正方形）で移動してデータに合わせます。ドラッグする前に、ポインタを正方形の中心に置くように注意してください。また、後で移動しやすいように、四角形がデータポイントから離れたときにドラッグを停止するように注意してください。
プロットの下には、さまざまなグラフィック機能をオンまたはオフにするためのボタンの集まりがあります。これらの機能により、次のことが可能になります。
- 最適フィット線、残差、およびプロットに二乗した残差を追加または削除します。
- 最小二乗最適線、残差、およびプロットに二乗した残差を追加または削除します。
- データの重心のマーカーを表示します。
- データを新しいデータテーブルに保存します。
- 最後のデータポイントを削除します。
- データを元のデータセットに戻します。
散布図の右側には、残差または誤差の2乗和と2つのアウトラインの棒グラフがあります。モデル次数アウトラインでは、1次と2次の線形回帰モデルを切り替えることができます。回帰のアウトラインには、2変量または最小二乗法（最小報告）プラットフォームから期待されるのと同じレポートが表示されます。回帰のアウトラインは行によって異なります。そのため、行を移動すると、このレポートはすぐに更新されます。
典型的なデモンストレーションはこれらのステップに続くかもしれません：
- であなたのラインを合わせる 2つのハンドルをドラッグする 。
- クリックあなたの残余回帰誤差を表す垂直線を追加します。（また、人間の目で使用される視覚的基準を表します - 線の両側の誤差をバランスさせます。）
- クリックあなたの広場二乗回帰誤差を表す影付きの四角形を追加します。この操作により、散布図の右側にある棒グラフもアクティブになります。（最良適合線の最小二乗回帰で使用される実際の基準を表します。面積は人間の目では容易に識別できません。）
- クリック LSライン比較のために最小二乗回帰を表す線を追加します。
- クリック LSスクエア二乗回帰誤差を表す影付きの四角形を追加します。この操作によって、棒グラフに参照線も追加されます。
その他の可能性としてはデータを変更する 。あなたはできるデータ点をドラッグする 。どこでもクリックできます別のデータポイントを追加する 。これらの機能を利用して、レバレッジ（中心近くまたは端の1つ近くの観測に対してデータポイントを垂直方向に移動（応答の変更））および影響（軸のスケールを変更し、元の観測から遠くに新しい観測を追加）を検討できますデータと回帰近似が一致していません。
