使用 y = mx + b 公式計算最佳擬合線
線性迴歸是一種統計方法，用於找到兩個變量之間的線性關係。本計算器使用最小平方法來計算最佳擬合線，幫助您理解數據的趨勢和預測未來值。
輸入您的 X 值和 Y 值（用逗號分隔），計算器會自動計算斜率、截距、迴歸方程式、相關係數和決定係數。確保 X 值和 Y 值的個數相同，且至少有 2 組數據點。
斜率 (m) 表示直線的陡峭程度。正斜率表示 X 增加時 Y 也增加；負斜率表示 X 增加時 Y 減少。Y 截距 (b) 是直線與 Y 軸的交點，即當 X = 0 時 Y 的值。
相關係數 (R) 範圍從 -1 到 1，衡量兩個變量之間的線性相關強度。R 值為 1 表示完全正相關，-1 表示完全負相關，0 表示無相關。R² (決定係數) 表示模型解釋的變異百分比，範圍為 0 到 1，值越接近 1 表示模型擬合度越好。
線性迴歸廣泛應用於經濟學、物理學、生物學和工程等領域。例如，可用於預測房價與面積的關係、分析股票價格趨勢或研究溫度與銷售量的相關性。
線性迴歸假設變量之間存在線性關係。如果數據呈非線性分佈，線性模型的預測效果可能不佳。此外，異常值會顯著影響迴歸結果，建議先檢查數據的合理性。