Скачать "Linear Regression & Correlation Analysis used in Forecasting + Example in Microsoft Excel"

Обложка аудиозаписи

Подождите немного, мы готовим ссылки для удобного просмотра видео без рекламы и его скачивания.

Предыдущее видео: Попрощайтесь со стеклянными предохранителями / познакомьтесь с PPTC, самовосстанавливающимся Следующее видео: HOW TO EASILY MAKE A WRITING MACHINE AT HOME|PEN PLOTTER|CNC MACHINE

0:00

Regression Analysis overview

3:04

Linear Regression Forecasting Solution / Example

6:50

Evaluating Correlation strength

7:30

Correlation Coefficient & Correlation of Determination explained

12:35

Steps to creating a Linear Regression in Microsoft Excel

13:53

Example of Linear Regression (Scatter Diagram) in Microsoft Excel

HOW TO EASILY MAKE A WRITING MACHINE AT HOME|PEN PLOTTER|CNC MACHINE

HOW TO EASILY MAKE A WRITING MACHINE AT HOME|PEN PLOTTER|CNC MACHINE

Канал: ElectroCrafTech by KusanMohan

Попрощайтесь со стеклянными предохранителями / познакомьтесь с PPTC, самовосстанавливающимся

Попрощайтесь со стеклянными предохранителями / познакомьтесь с PPTC, самовосстанавливающимся

Канал: ZAFER YILDIZ

SolidWorks. Эскиз. Круговой массив. Настройки и редактирование

SolidWorks. Эскиз. Круговой массив. Настройки и редактирование

Канал: Solid Andrey

SCOMPOSIZIONE POLINOMIALE - raccoglimento totale a fattor comune _ SP05

SCOMPOSIZIONE POLINOMIALE - raccoglimento totale a fattor comune _ SP05

Канал: matematicale

Ranma- AP AR BE- girl transformation in a woman

Ranma- AP AR BE- girl transformation in a woman

Канал: ElRey

Сопротивление материалов. Лекция 26 (устойчивость, точный метод расчёта).

Сопротивление материалов. Лекция 26 (устойчивость, точный метод расчёта).

Канал: Константин Тычина

Super Transmissor de FM Sem Frescura e Fácil de construir!

Super Transmissor de FM Sem Frescura e Fácil de construir!

Канал: Valdemar Gomes

Code Geass All Openings and endings FULL HD 720p

Code Geass All Openings and endings FULL HD 720p

Канал: Dead&Respawn

How to Solve Advanced Cubic Equations: Step-by-Step Tutorial

How to Solve Advanced Cubic Equations: Step-by-Step Tutorial

Канал: PreMath

Metallica - Blackened (original vinyl)

Metallica - Blackened (original vinyl)

Канал: Vibing with Vinyl

regression

linear

r2

coefficient

scatter diagram

00:00:00

хорошо, это наша последняя

00:00:03

запись лекции в четвертой главе о

00:00:04

прогнозировании, и в этом видео мы

00:00:07

рассмотрим регрессионный анализ,

00:00:10

который является еще одним методом прогнозирования,

00:00:12

который мы можем использовать, чтобы заглянуть в

00:00:14

будущее и предсказать что-то, ну,

00:00:17

что бы это ни было. мы пытаемся

00:00:18

предсказать, будут ли это продажи,

00:00:20

потребление или использование, если мы можем

00:00:23

заглянуть в будущее, чтобы предсказать

00:00:25

что-то через несколько лет, еще одна

00:00:28

вещь, которую следует учитывать в линейной регрессии или

00:00:31

регрессионном анализе,

00:00:33

- это большая разница в

00:00:35

регрессионном анализе. и чем он

00:00:37

отличается от метода наименьших квадратов, так это тем,

00:00:40

что наша независимая переменная

00:00:43

больше не является временем, поэтому теперь мы

00:00:46

сможем просмотреть две разные

00:00:48

точки данных, и им не нужно время, чтобы

00:00:50

увидеть, есть ли тенденция линейный тренд

00:00:53

в двух точках данных, который поможет нам

00:00:55

сделать прогноз,

00:00:57

поэтому пример, который мы собираемся использовать

00:00:59

сегодня с регрессионным анализом, — это соотношение

00:01:01

заработной платы в конкретном городе и

00:01:05

продаж для строительной компании,

00:01:08

и

00:01:09

это не имеет значения. какой это год в

00:01:12

примере наименьших квадратов, который мы рассмотрели,

00:01:13

это был год один год два года три года

00:01:16

четыре в этом случае это будут две

00:01:18

переменные и одна из независимых

00:01:19

переменных, или независимая переменная

00:01:22

больше не является временем,

00:01:23

так что это большая проблема разница с

00:01:25

регрессионным анализом: это прямая

00:01:27

математическая модель, описывающая

00:01:29

функциональную взаимосвязь между

00:01:30

независимыми и зависимыми переменными и

00:01:33

этой независимой переменной. Y-шляпа

00:01:36

больше не является временем, когда

00:01:37

ваша формула все еще та же самая.

00:01:43

значение переменной, которая будет

00:01:46

прогнозируемой зависимой переменной, a — это точка

00:01:49

пересечения оси Y, B — наклон

00:01:52

линии регрессии, а X —

00:01:54

независимая переменная, а не время,

00:01:56

а затем я еще раз рассмотрю

00:01:58

пример того, как выполнить эту линейную

00:02:01

регрессию. пример, который мы собираемся

00:02:02

сделать вместе для узлового строительства. Я

00:02:04

сделаю это в Microsoft Excel в конце

00:02:06

этого видео,

00:02:08

хорошо, строительная компания Nodal

00:02:10

ремонтирует старые дома в Вест-Блумфилде, штат

00:02:13

Мичиган,

00:02:14

со временем компания обнаружила, что ее

00:02:16

долларовый объем ремонтных работ

00:02:18

зависит от площади заработной платы в Вест-Блумфилде.

00:02:20

Управление расчетом заработной платы хочет установить

00:02:22

математическое соотношение, чтобы помочь спрогнозировать

00:02:25

продажи, хорошо, поэтому, если вы сделаете шаг назад

00:02:27

и подумаете о том, что узловое

00:02:29

строительство считает, что чем больше людей

00:02:30

получают заработную плату на более высокой площади в городе, тем

00:02:33

больше там строительства будет,

00:02:37

и логически это имеет смысл, если бы я

00:02:39

дал своей жене кучу денег, она

00:02:41

бы захотела отремонтировать наш дом, чтобы

00:02:44

они увидели тенденцию, которая, по их мнению,

00:02:46

существует, и поэтому они хотят использовать линейную

00:02:48

регрессию, чтобы увидеть, есть ли они Верно, и

00:02:51

если они смогут предсказать будущие продажи на основе

00:02:54

независимых переменных

00:02:57

и, да, независимых

00:02:58

переменных, то мы собираемся пройти

00:03:00

первые пару шагов точно так же, как

00:03:02

мы это делали с методом наименьших квадратов, но

00:03:04

разница в том, переменные

00:03:07

хорошо, вот все данные, которые

00:03:10

нам были предоставлены, вы можете видеть, что у вас

00:03:12

есть фонд заработной платы по площади и миллиарды,

00:03:15

поэтому 1 миллиард фонда заработной платы равен 2 миллионам

00:03:19

продаж для компании, занимающейся строительством узлов,

00:03:24

когда фонд заработной платы по площади составлял три миллиарда,

00:03:26

их продажи составляли 3 миллиона

00:03:30

когда фонд заработной платы на территории составлял 4 миллиарда, их

00:03:33

продажи составляли 2,5 миллиона, поэтому вы

00:03:36

рассчитаете свой x в квадрате, который

00:03:38

снова представляет собой просто ваш x в квадрате и ваш

00:03:41

X, умноженный на y, так что заработная плата,

00:03:44

умноженная на продажи, дает вам ваш XY,

00:03:46

вы берете сумму все из них, и в

00:03:50

данном случае ваше n равно 6. Итак, у вас есть шесть

00:03:54

точек данных, хорошо, шесть точек данных, и

00:03:56

эти точки данных не являются временем,

00:03:59

поэтому у вас есть шесть точек данных, и вы

00:04:02

будете использовать их как свои, чтобы найти ваш

00:04:04

X-бар, вы берете 18, это сумма вашего

00:04:08

x, разделенная на шесть, и это дает вам

00:04:11

три, поэтому ваш X-бар равен трем,

00:04:13

ваш Y-бар - это сумма ваших Y,

00:04:17

разделенная на ваш n, который равен шести, и это

00:04:19

дает вам 2,5, так что

00:04:22

вы теперь у вас есть полоса X и полоса Y,

00:04:25

и теперь мы можем вычислить наклон и

00:04:28

точку пересечения оси Y,

00:04:31

так что я собираюсь пройти через это

00:04:32

немного быстрее, потому что мы снова сделали это в

00:04:34

прошлом видео, но у вас есть все из

00:04:37

данных, которые вам нужны для расчета вашего

00:04:39

наклона, хорошо, вы рассчитали свой x в

00:04:42

квадрате, свой X Y, вы рассчитали свой

00:04:45

X-бар и свой Y-бар, вы подключаете их все,

00:04:47

и это дает вам ваш наклон,

00:04:50

ваш B, равный 0,25,

00:04:54

ваш a, который ваше пересечение оси Y

00:04:57

будет просто 1,75, поэтому вы также подключаете

00:05:01

все эти данные, а также свою панель Y

00:05:03

минус наклон, умноженный на полосу X,

00:05:06

и это дает вам пересечение оси A или Y,

00:05:08

равное 1,75,

00:05:11

поэтому уравнение линейной регрессии:

00:05:15

y это равно плюс BX или что это

00:05:19

означает, что продажи будут равны

00:05:22

1,75 плюс 2,5, умноженные на площадь заработной платы.

00:05:30

Теперь

00:05:31

мы создали наше

00:05:34

уравнение линейной регрессии, у нас все в порядке

00:05:36

1,75 плюс 0,25, и я понимаю, что мы прошли

00:05:40

через это самое быстро, но опять же, то,

00:05:43

как мы это делали шаг за шагом, описано в

00:05:44

последней записи лекции, так что у вас есть

00:05:47

уравнение линейной регрессии,

00:05:49

и теперь Торговая палата ожидает,

00:05:53

что фонд заработной платы в следующем году составит 6

00:05:56

миллиардов долларов, окей, шесть миллиардов долларов,

00:05:58

так что немного снижение по сравнению с этим периодом,

00:06:01

но намного больше, чем у некоторых

00:06:03

других, поэтому ожидается, что фонд заработной платы на площади составит

00:06:06

шесть миллиардов долларов,

00:06:08

поэтому, когда мы подключаем это к нашему уравнению,

00:06:10

мы теперь подсчитали, что предполагаемые

00:06:13

продажи узловой строительной компании составляют

00:06:16

3,25 миллиона долларов, так что 3,25 миллиона

00:06:20

долларов - это нормально.

00:06:23

Итак, вы вроде бы подсчитали,

00:06:27

какими будут продажи на шесть миллиардов

00:06:30

долларов в области, э-э, фонд заработной платы, итак, ваш

00:06:34

ответ — 3,25 миллиона продаж, это

00:06:37

прогноз продаж в следующем году, когда

00:06:41

фонд заработной платы в регионе, как ожидается, составит 6 миллиардов,

00:06:43

но это это хороший прогноз,

00:06:46

поэтому в последнем видео о том, как Ли возводит в квадрат,

00:06:49

когда я рассматривал

00:06:50

пример Microsoft Excel, который у нас был,

00:06:53

когда мы подняли наш наклон или нашу линию тренда,

00:06:58

вы могли видеть, что там был

00:07:00

квадрат r, окей, квадрат r в

00:07:03

итоге оказался это

00:07:05

0,8125, поэтому для этого примера наш r в квадрате равен

00:07:08

0,8125,

00:07:11

что это означает, хорошо, что такое

00:07:14

r в квадрате и э-э, и является ли это хорошим

00:07:18

прогнозом, это то, что

00:07:21

мы хотим знать, существует ли хорошая

00:07:23

корреляция между площадью заработной платы и

00:07:27

продажами в строительстве,

00:07:29

поэтому когда мы добавим линию тренда в

00:07:33

Microsoft Excel, это даст нам

00:07:35

коэффициент детерминации, который равен

00:07:38

r в квадрате. Вот что вы можете видеть в

00:07:41

этом примере для узловой конструкции:

00:07:43

0,8125, там написано, что r в квадрате равен 0,8125,

00:07:48

это наш коэффициент детерминации,

00:07:50

это процент вариации

00:07:53

зависимой переменной, которая является результатом

00:07:55

независимой переменной,

00:07:58

хорошо, что наш R, который просто извлекает

00:08:01

квадратный корень из r в квадрате,

00:08:04

является мерой силы линейной

00:08:07

связи между независимой и

00:08:09

зависимой переменной

00:08:12

для вашего r в квадрате или ваших коэффициентов

00:08:14

определение, что это число всегда

00:08:16

будет между 0 и 1. хорошо, между 0 и

00:08:21

1.

00:08:22

для коэффициента корреляции это

00:08:25

будет между отрицательными единицами и единицами,

00:08:28

потому что у вас может быть сильная отрицательная

00:08:30

связь и сильная положительная

00:08:32

связь, хорошо, но для

00:08:34

коэффициента детерминации где это

00:08:36

процент, он всегда должен быть между

00:08:38

0 и 1.

00:08:41

Итак, наш коэффициент корреляции RR —

00:08:45

это мера силы

00:08:47

линейной связи между

00:08:48

независимыми и зависимыми переменными, которые вы

00:08:50

можете видеть слева, и у вас может быть

00:08:53

идеальная отрицательная корреляция. Из

00:08:56

отрицательной довольно сложно получить идеальную

00:08:57

отрицательную корреляцию, но вы можете пройти весь

00:08:59

путь до отрицательной

00:09:02

с правой стороны, вы можете получить

00:09:03

идеальную положительную корреляцию до 1.

00:09:08

Все, что посередине, просто означает,

00:09:10

что нет такая большая

00:09:12

корреляция между двумя переменными - это

00:09:14

хорошо, поэтому, если она ближе к

00:09:17

нулю, это слабая или это паршивая

00:09:19

корреляция, это просто не сильная

00:09:21

корреляция, но по мере приближения к

00:09:22

отрицательной единице или плюс единице возникает

00:09:25

сильная корреляция в прогноз,

00:09:30

как это выглядит, вы

00:09:33

можете видеть, что это ваша идеальная

00:09:35

положительная корреляция для четырех крайних правых

00:09:40

большинства анализов,

00:09:42

подобных тому, который мы только что видели с узловой

00:09:43

конструкцией, где было 0,825 или

00:09:47

что-то близкое к этому r в квадрате, когда

00:09:49

мы извлекаем квадратный корень из этого, мы

00:09:51

также получаем число, близкое к этому, которое

00:09:53

поместит нас где-то в этом диапазоне,

00:09:55

так что это будет положительная корреляция,

00:09:57

что означает, что существует сильная

00:09:59

корреляция между площадью заработной платы и

00:10:02

строительством,

00:10:04

вы также можете перейти сюда до отрицательного

00:10:06

в крайнем левом углу, идеальная отрицательная

00:10:09

корреляция,

00:10:10

сильная отрицательная корреляция - это нормально, но это

00:10:14

не означает, что это

00:10:15

плохая корреляция, это сильная отрицательная

00:10:18

корреляция, если вы хотите, чтобы что-то пошло

00:10:21

вниз, если вы пытаетесь измерить

00:10:23

две переменные, чтобы увидеть если загрязнение

00:10:26

снижается, вам нужна сильная отрицательная

00:10:29

корреляция,

00:10:30

если вы смотрите на две переменные и

00:10:31

хотите увидеть, вырастут ли мои продажи,

00:10:33

вам нужна сильная корреляция

00:10:35

между этими переменными, чтобы увидеть,

00:10:38

произойдет ли это, чего я могу ожидать для моего

00:10:40

прогноза на следующий год и есть ли

00:10:42

сильная корреляция или нет, хорош ли мой прогноз?

00:10:45

Это еще один способ

00:10:47

измерения точности прогноза,

00:10:49

проверяя, существует ли сильная корреляция

00:10:51

между переменными,

00:10:53

поэтому вы хотите, чтобы она была как можно ближе к 1 или

00:10:56

максимально возможно отрицательное значение 1,

00:10:58

что это значит? Итак, когда мы выполняли

00:11:01

узловое построение,

00:11:02

мы получили r в квадрате 0,8125,

00:11:06

что указывает на наличие сильной

00:11:08

зависимости между зависимой

00:11:10

переменной и независимой переменной.

00:11:12

Хорошо, между ними существует сильная зависимость,

00:11:15

чтобы получить коэффициент корреляции, ваш

00:11:18

R, вы собираетесь извлечь квадратный корень

00:11:20

из r в квадрате, хорошо, r в квадрате дается

00:11:23

вам, когда вы проводите линию тренда

00:11:24

Microsoft Excel, чтобы найти свой R, вы извлекаете

00:11:26

квадратный корень из этого, и в этом

00:11:28

примере вы бы получите R 0,9014,

00:11:33

следовательно, существует сильная положительная

00:11:35

корреляция, поэтому площадь заработной платы и

00:11:38

продажи строительной фирмы составляют 0,9 R,

00:11:42

поэтому существует сильная корреляция в

00:11:45

этих двух переменных, так что это хороший

00:11:47

прогноз, это хорошая модель, которую

00:11:49

они получили. здесь их догадка оказалась верной:

00:11:51

по мере того, как заработная плата на участке увеличивается,

00:11:53

строительство

00:11:55

увеличивается, а доходы растут, и снова, просто

00:11:58

используя тот же пример, если бы я дал

00:12:00

жене деньги, она бы тоже пошла отремонтировать наш дом,

00:12:02

так что между этими двумя явлениями существует сильная корреляция.

00:12:05

хорошо, это линейный

00:12:08

регрессионный анализ, он очень похож на метод

00:12:12

наименьших квадратов, вы на самом деле сделаете это в

00:12:13

Microsoft Excel точно так же,

00:12:15

но у вас есть данные корреляции, поэтому у

00:12:18

вас есть коэффициент

00:12:19

детерминации, который, когда вы добавите эту

00:12:22

кнопку он скажет вам, есть ли

00:12:23

сильная корреляция или нет, вам просто

00:12:25

нужно интерпретировать, существует ли

00:12:28

сильная корреляция с учетом

00:12:30

квадрата r, который рассчитывается, и

00:12:32

в этом примере для узловой конструкции

00:12:33

существует сильная корреляция,

00:12:36

хорошо, так как же это сделать? мы снова делаем это в Microsoft

00:12:38

Excel, здесь мы сделаем это очень быстро,

00:12:40

всего за секунду, но шаги по выполнению

00:12:42

линейной регрессии в Microsoft Excel.

00:12:44

Шаг первый откройте Excel, добавьте свои данные X и

00:12:47

Y, э-э, вставьте диаграмму, сделайте ее

00:12:50

точечной диаграммой и тогда убедитесь, что

00:12:53

существует линейная зависимость, возможно, вы

00:12:54

не захотите тратить свое время,

00:12:56

ну, вы знаете, идти дальше, если

00:12:58

графики повсюду, но

00:13:00

пока существует довольно сильная линейная

00:13:02

зависимость, просто продолжайте добавлять эту

00:13:04

линию тренда

00:13:05

нажмите на линейную, чтобы получить линейную

00:13:07

линию тренда,

00:13:08

а затем параметры, которые вы хотите

00:13:11

выбрать, отобразить уравнение и

00:13:13

значение r в квадрате, если вы хотите

00:13:15

нажать на эти две кнопки, которые я покажу

00:13:16

вам здесь всего секунду вы собираетесь

00:13:17

рассчитать свой прогноз, вы собираетесь

00:13:18

оценить корреляцию, и мы

00:13:20

посмотрим, есть ли у нас хорошая сильная

00:13:22

корреляция,

00:13:23

поэтому для узловой конструкции вы можете видеть, что

00:13:25

вы бы пошли, вы бы добавили расчет заработной платы по площади,

00:13:27

как ваш X, вы должны добавить объем

00:13:32

узловых продаж, годовой объем продаж в качестве

00:13:36

переменной y, вы строите диаграмму рассеяния,

00:13:39

затем нажимаете «ДОБАВИТЬ линии тренда», а

00:13:41

затем отображаете уравнение в квадрате r, так

00:13:43

же, как мы это делали в последнем примере для метода

00:13:45

наименьших квадратов, который мы собираемся сделать то же

00:13:47

самое для узловой конструкции, и мы

00:13:49

собираемся получить нашу линию тренда и наш R-

00:13:51

квадрат, чтобы увидеть, есть ли сильная

00:13:52

корреляция, вот и

00:13:54

мы, я уже

00:13:56

добавил площадь заработной платы и годовые продажи в

00:13:59

качестве наших переменных X и y.

00:14:02

Итак, вы выделяете данные, которые хотите

00:14:05

поместить в диаграмму,

00:14:06

переходите к вставке, нажимайте кнопки

00:14:08

в зависимости от установленной у вас версии Excel.

00:14:10

Я нажимаю на диаграмму разброса,

00:14:13

все мои данные помещаются в диаграмму,

00:14:16

вы можете видеть, что есть разные

00:14:18

точки данных теперь есть только пять

00:14:20

точек данных вместо шести, хотя наше n

00:14:22

равно шести, есть только пять точек данных,

00:14:24

потому что фонд заработной платы в регионе составлял один миллион

00:14:26

долларов дважды, хорошо, поэтому фонд заработной платы в регионе

00:14:29

здесь составлял один миллион долларов дважды, а

00:14:32

годовые продажи в те годы всегда были

00:14:34

два миллиона долларов, поэтому, когда фонд заработной платы в регионе

00:14:36

составлял один миллиард, годовой объем продаж составлял 2

00:14:38

миллиона, поэтому здесь две точки, а

00:14:40

не одна, поэтому, хотя

00:14:43

на этой диаграмме пять графиков, ваше n равно

00:14:46

шести,

00:14:47

поэтому вы можете добавить метки данных, если

00:14:50

хотите. это ваши годовые продажи,

00:14:53

вы можете снова добавить свою линию тренда.

00:14:57

Я здесь немного в стороне,

00:15:00

поэтому вам понадобится линейный

00:15:02

график и линейная линия тренда

00:15:08

внизу, вы щелкнете по

00:15:10

уравнению отображения на графике и отобразите

00:15:13

значение r в квадрате на графике

00:15:18

хорошо, теперь это сделано для меня,

00:15:21

и поэтому мы теперь вручную рассчитали ту же

00:15:24

линию тренда, которую вы сделали пару слайдов

00:15:28

назад, поэтому у нас есть y, равный 0,25

00:15:31

x плюс 1,75 в примере, который мы сделали для

00:15:36

узлового построения, наш X был 6 миллиардов

00:15:40

в фонде заработной платы, и это дало нам

00:15:42

ответ: 3,25 миллиона в годовом объеме продаж,

00:15:46

так что вы можете видеть прямо здесь, где эта

00:15:48

линия пересекает 6 миллиардов в фонде

00:15:51

заработной платы в 6 миллиардов, это примерно при 3,25,

00:15:54

ваш r в квадрате равен

00:15:56

0,8125, поэтому, когда вы посмотрите на свой r

00:15:59

квадрат и ваш R, вы можете видеть, что

00:16:01

существует сильная корреляция между

00:16:04

двумя переменными, и это хороший

00:16:06

прогноз для узлового строительства.

00:16:09

Хорошо, теперь вы завершили

00:16:10

регрессионный анализ и

00:16:12

определили силу

00:16:14

корреляции для этого типа прогноз, мы

00:16:17

закончили с четвертой главой,

00:16:19

поздравляем с прогнозированием, теперь мы

00:16:21

переходим к следующему модулю.

Описание:

This video explains Linear Regression Analysis in Forecasting and how to do the calculation. It highlights the Correlation Coefficient (r) and the Correlations of Determination (r2), and then the video concludes with an example of how to create a linear regression model (scatter plot diagram) in Microsoft Excel. Content derived from from the Textbook "Operations Management, Sustainability and Supply Chain" 13th edition by Jay Heizer, Barry Render and Chuck Munson. Chapter 4 on Forecasting.

Готовим варианты загрузки

Популярные

HD видео

Только звук

Все форматы

* — Если видео проигрывается в новой вкладке, перейдите в неё, а затем кликните по видео правой кнопкой мыши и выберите пункт "Сохранить видео как..."

** — Ссылка предназначенная для онлайн воспроизведения в специализированных плеерах

Вопросы о скачивании видео

Как можно скачать видео "Linear Regression & Correlation Analysis used in Forecasting + Example in Microsoft Excel"?

Сайт http://unidownloader.com/ — лучший способ скачать видео или отдельно аудиодорожку, если хочется обойтись без установки программ и расширений. Расширение UDL Helper — удобная кнопка, которая органично встраивается на сайты YouTube, Instagram и OK.ru для быстрого скачивания контента.
Программа UDL Client (для Windows) — самое мощное решение, поддерживающее более 900 сайтов, социальных сетей и видеохостингов, а также любое качество видео, которое доступно в источнике.
UDL Lite — представляет собой удобный доступ к сайту с мобильного устройства. С его помощью вы можете легко скачивать видео прямо на смартфон.

Какой формат видео "Linear Regression & Correlation Analysis used in Forecasting + Example in Microsoft Excel" выбрать?

Наилучшее качество имеют форматы FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) и 8K (4320p). Чем больше разрешение вашего экрана, тем выше должно быть качество видео. Однако следует учесть и другие факторы: скорость скачивания, количество свободного места, а также производительность устройства при воспроизведении.

Почему компьютер зависает при загрузке видео "Linear Regression & Correlation Analysis used in Forecasting + Example in Microsoft Excel"?

Полностью зависать браузер/компьютер не должен! Если это произошло, просьба сообщить об этом, указав ссылку на видео. Иногда видео нельзя скачать напрямую в подходящем формате, поэтому мы добавили возможность конвертации файла в нужный формат. В отдельных случаях этот процесс может активно использовать ресурсы компьютера.

Как скачать видео "Linear Regression & Correlation Analysis used in Forecasting + Example in Microsoft Excel" на телефон?

Вы можете скачать видео на свой смартфон с помощью сайта или pwa-приложения UDL Lite. Также есть возможность отправить ссылку на скачивание через QR-код с помощью расширения UDL Helper.

Как скачать аудиодорожку (музыку) в MP3 "Linear Regression & Correlation Analysis used in Forecasting + Example in Microsoft Excel"?

Самый удобный способ — воспользоваться программой UDL Client, которая поддерживает конвертацию видео в формат MP3. В некоторых случаях MP3 можно скачать и через расширение UDL Helper.

Как сохранить кадр из видео "Linear Regression & Correlation Analysis used in Forecasting + Example in Microsoft Excel"?

Эта функция доступна в расширении UDL Helper. Убедитесь, что в настройках отмечен пункт «Отображать кнопку сохранения скриншота из видео». В правом нижнем углу плеера левее иконки «Настройки» должна появиться иконка камеры, по нажатию на которую текущий кадр из видео будет сохранён на ваш компьютер в формате JPEG.

Сколько это всё стоит?

Нисколько. Наши сервисы абсолютно бесплатны для всех пользователей. Здесь нет PRO подписок, нет ограничений на количество или максимальную длину скачиваемого видео.