線性迴歸計算器

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📈 Linear Regression Calculator ( General )

📐 計算公式
a = (n·Σxy − Σx·Σy) ÷ (n·Σx² − (Σx)²)

Linear Regression Calculator ( General ) is available directly in your browser, with no data uploaded.

💡 最小二乘法：斜率 a = (n·Σxy − Σx·Σy) ÷ (n·Σx² − (Σx)²)；截距 b = (Σy − a·Σx) ÷ n；相關係數 R² = [ (n·Σxy − Σx·Σy) ]² ÷ [ (n·Σx² − (Σx)²) · (n·Σy² − (Σy)²) ]。
⚠️ 使用說明與注意事項
  • 至少需要 2 組有效資料點才能擬合
  • 每行格式：x,y（逗號、空格或製表符分隔）
  • R² 越接近1表示線性相關性越強
  • 本工具純前端執行，資料不會上傳到伺服器

🕘 最近計算

暫無計算記錄

📚 深度解析：線性迴歸計算器（通用）

💡 常見使用場景

快速複核「線性迴歸計算器（通用）」
先用基礎引數跑一次基準值，再把核心輸入提高 10% 與 50% 做對比運算，確認輸出變化是否合理。

❓ 常見問題（FAQ）

線性迴歸計算器（通用） 結果可用於直接報告嗎？
線性迴歸計算器（通用） 適合用於內部複核與說明，正式材料請附帶口徑、邊界條件和輸入範圍說明。
結果看似異常，該怎麼快速排查？
先核對是否有百分號/小數口徑衝突，再檢查是否觸發了數學域外定義（如對數、開方、除零）。

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📖關於「線性迴歸計算器」 ▼

📝工具簡介

線性迴歸計算器採用最小二乘法，對輸入的 x,y 資料點進行一元線性擬合，輸出迴歸方程 y=ax+b、決定係數 R²、相關係數 r 與均方根誤差，適用於資料趨勢分析與統計學習。

✨功能特點

🎯使用場景

💬常見問題

R² 多大算好？
一般 R²≥0.9 認為線性相關性強，0.6-0.9 為中等相關，<0.6 相關性較弱，但具體閾值依學科領域而定。
支援非線性資料嗎？
本工具僅擬合直線。若資料呈非線性關係，可先對資料做變換（如取對數）後再擬合，或使用其他迴歸方法。
我的資料會被上傳嗎？
不會。所有計算均在瀏覽器本地完成，資料不會發送到任何伺服器。