X-Yデータを貼り付けるだけで、散布図、近似直線、回帰式、R²をすぐに表示。残差パターンと外れ値の影響を確認し、SVG・PNG・分析CSVに書き出せます。登録は不要です。
散布図入力
カンマ、タブ、セミコロン、またはスペースでXとYを区切ります。無効な行は削除されず、データ品質パネルに表示されます。
リアルタイム更新
ペア（n）
8
傾き
6.226
切片
48.357
ピアソンr
0.993
R²
0.987
外れ値の影響
現在は候補閾値を超える点はありません。ただし、自動フラグ付けされない点でも影響力を持つことがあります。
すべてはブラウザ内で計算されます。データはアップロードされません。
散布図の基本
散布図では、水平軸と垂直軸にそれぞれ1つの数値変数を配置します。各観測は一つの点となり、モデルが適合される前から方向、強さ、形状、クラスター、外れ値を視覚的に確認できます。
近似直線は線形パターンを要約し、回帰式はその傾きと切片を説明します。R²はYの変動のうちどれだけが適合された線で説明できるかを報告します—一方の変数が他方を引き起こすかどうかやモデルが適切であるかどうかは示しません。
Xが変化するにつれて点が上昇、下降、または一貫した方向を持たない場合があります。
直線周囲の緊密なクラスターは通常、より強い線形関係を示します。
曲がりは直線R²が弱くても強い関係を示すことがあります。
外れ値と高影響力の点は傾きと結論を変えることがあります。
任意の例を生成器にロードし、フィットを確認して自分のペアデータで置き換えてください。
実用的な分析のために
課題、実験、方法比較、決定に備えた報告書のための一貫したワークフローで使用します。
データをペーストし、近似直線を追加し、方程式とR²を読み取り、スプレッドシートメニューを探すことなくクリーンな図をエクスポートします。
元の行、サンプルサイズ、残差行動、外れ値の影響を確認し、紙、ラボノート、プレゼンテーションに配置します。
例をロードし、候補外れ値をハイライトし、自動的に削除されない1つの観測が傾きとR²をどのように変えるかを示します。
情報取得
生成器は点を描画した後でも停止しません。入力チェックを行い、直線がデータにどの程度適合しているかをテストし、結論の安定性を示します。
残差プロットは近似直線によって残された誤差を示します。パターンチェックは強い曲がりや変化した分散を指摘し、直線が重要な構造を隠す可能性があることを注意深く確認します。
散布図作成ツールを使用する
候補点は自動的に削除されません。その存在と欠如によるR²と傾きの変化を比較し、元の測定値に戻ってから除外するかどうかを決定します。
散布図作成ツールを使用する
コントロール、治療、年代群、計測器、または年を1つの座標系にプロットします。各グループは異なる色とマークで区別され、それぞれが独自の回帰線、サンプルサイズ、統計を持つ散布図を作成します。
散布図作成ツールを使用する
回帰数値はプロットされたサンプルに対する証拠であり、因果関係、データ品質、または適切なモデル形状を示す証明ではありません。
それはプロットされたサンプルにおけるY変動の説明される部分を報告します。それは正確さではなく、因果関係を確立することもありません。
曲線、クラスター、漏斗状の広がり、データの空白がある場合は、数値を計算できても1本の近似直線が適切とは限りません。
フラグ付けされた点は測定誤差、稀な有効なケース、または実際のメカニズムを明らかにする観察である可能性があります。
洗練されたチャートはバイアスのあるサンプリング、混合した単位、非独立な観測、または不適切な実験を修復することはできません。
使いやすい出力のために
元のペアデータから、検証済みのグラフと解析結果を一つの画面で作成・書き出しできます。
ページを開いて例を自分のデータに置き換えれば、登録やウォーターマークなしで結果を書き出せます。
データの読み取り、回帰計算、外れ値チェック、画像の書き出しはブラウザ内で行われ、値はアップロードされません。
グラフ、回帰式、R²、残差診断、外れ値比較、文章の要約はすべて同じペアデータから更新されます。
グラフは編集可能なSVGまたは高解像度PNGで保存でき、予測値や残差を含む分析CSVもダウンロードできます。
欠損値や数値でない値を行ごとに示し、ほかの有効な点はそのまま表示します。
相関は因果関係を意味しないという注意を含む、簡潔な回帰要約をコピーできます。
三段階ワークフロー
ペアデータを貼り付け、点の分布と残差を確認してから、用途に合う形式で書き出します。
ExcelまたはGoogle Sheetsの2列をコピーして貼り付けたり、一行につき一組の値（カンマ、タブ、セミコロン、スペースで区切る）を入力します。
軸名を指定し、シリーズを追加し、データ品質を確認して、近似直線、Pearson r、R²、残差パターン、外れ値候補を比較します。
編集可能なSVG、高解像度PNG、予測値と残差を含む分析CSVをダウンロードできます。回帰要約も同じデータからコピーできます。
次の分析のために
データの次の質問に合ったチャートまたはオーガナイザーを選択します。
散布図 FAQ
1行に1組ずつ、Xを先、Yを後にして入力します。区切りにはカンマ、タブ、セミコロン、スペースを使えます。両方の軸に名前を付け、各行が1つの観測ペアになっているか確認してください。有効なペアはすぐに描画され、修正が必要な行は番号付きで表示されます。
近似直線のスイッチをオンにすると、有効なペアから切片を含む最小二乗回帰を計算し、表示範囲全体に直線を描きます。同じデータから傾き、切片、Pearson r、R²、サンプルサイズも表示します。
回帰式は、求めた傾きと切片を使ってXからYを予測します。R²は、この標本でYの変動のどれだけを直線が説明するかを示します。予測精度そのものではなく、因果関係や直線モデルの妥当性を証明する値でもありません。
はい。4つの系列まで追加できます。各系列には名前、色、マーク、その独自のX,Yペアを指定します。チャートはグループを同一の軸上に保持しながら、それぞれの系列に対して別々の線と統計を計算します。これはコントロール、治療、年代群、または計測器比較に有用です。
外れ値は、特にX値が極端な場合、傾き、切片、相関、R²を大きく変えることがあります。外れ値の影響では、候補点を含む場合と除いた場合の近似を比較できます。この比較は診断として扱い、除外を決める前に元の測定値を確認してください。
点が明確な曲線、離れたクラスター、漏斗状の広がり、繰り返す帯などを作る場合は、1本の直線で解釈しないでください。残差プロットは誤差をXに対して表示し、強い曲がりや広がりの変化を検出して、線形モデルが不十分な可能性を知らせます。
残差は、観測されたYから近似直線が予測したYを引いた値です。ゼロの周りに規則性なく散らばっていれば線形近似を支持しますが、曲線や広がりの変化が見えれば説明できていない構造があります。自動判定は正式な統計検定ではなく、初期確認のための診断です。
隣り合う2つの数値列をコピーして、X,Yペア欄に貼り付けます。タブ区切りの行は自動認識され、カンマ、セミコロン、スペース区切りにも対応します。データ品質パネルが欠損行や数値でない行を示し、解析と回帰計算はブラウザ内で処理されます。
