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📉 线性回归计算器
输入数据点，使用最小二乘法计算线性回归方程、R² 决定系数，并绘制散点图与拟合线。
X 数据（自变量，逗号/空格/换行分隔）
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
Y 数据（因变量，与 X 等长）
2.1, 3.9, 6.1, 7.8, 10.2, 11.9, 14.1, 16.2
计算回归
载入示例
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📐 最小二乘法原理
ŷ = b₀ + b₁x | b₁ = Σ((xᵢ−x̄)(yᵢ−ȳ)) / Σ(xᵢ−x̄)² | b₀ = ȳ − b₁x̄
解读：
• b₁（斜率）：X 每增加 1，Y 平均变化 b₁
• b₀（截距）：X=0 时 Y 的预测值
• R²：模型解释的方差比例（越接近 1 拟合越好）
• r：相关系数，反映线性相关方向与强度