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回归分析散点图 — 最小二乘趋势线、斜率与 R² 求解

对成对实验数据或经济指标进行普通最小二乘 (OLS) 线性回归,实时计算并绘出 $y = mx + b$ 拟合直线与 $R^2$。

SUM / TOTAL220
MEAN (AVG)27.5
MEDIAN (P50)27.5
MIN10
MAX45
STD DEV (s)12.25
CHANGE % / CAGR+350.0% (+24.0%)
Regression Scatter PlotResponse Variable Y · Predictor Variable X · n = 8Predictor XResponse Y0926.218.952.428.878.538.7104.748.6OLS: y = 1.96x + 5.0 · R² = 0.999(10, 24.2)(15, 35.8)(20, 43.1)(25, 54.6)(30, 63.9)(35, 72.4)(40, 84)(45, 93.5)PREDICTOR VARIABLE XRESPONSE VARIABLE Y
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图表数据表 (8)

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计算公式与刻度说明

Covariance: S_xy = sum((x_i - x_bar)*(y_i - y_bar)). Variance: S_xx = sum((x_i - x_bar)^2). Slope: m = S_xy / S_xx. Pearson r = S_xy / sqrt(S_xx * S_yy). R^2 = r^2.

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