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对成对数值数据执行简单线性回归，并查看斜率、截距、相关系数和预测结果
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案例
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工具使用指南
回归计算器是一个在线统计工具，专门用于对成对数值数据执行简单线性回归分析。它能快速计算斜率、截距、相关系数和决定系数，并支持基于特定X值的Y值预测。
背景
销售部门拥有历史广告投入和销售额数据，需要量化两者关系以指导预算分配。
问题
手动计算回归参数繁琐，且无法快速预测未来销售额。
如何使用
在数据对字段输入广告投入和销售额的成对数据，例如“1, 2\n2, 4\n3, 5\n4, 4\n5, 5”，然后在预测X字段输入“6”。
结果
工具计算出斜率为0.6，截距为2.2，相关系数为0.7746，R平方为0.6，并预测当广告投入为6时，销售额为5.8。
背景
实验数据已分别记录为自变量X和因变量Y两列，需要进行回归分析以验证假设。
问题
数据格式为分离列表，无法直接使用成对输入方式。
如何使用
在X值字段输入“10, 20, 30, 40”，在Y值字段输入“15, 18, 28, 35”。
结果
工具计算出斜率为0.69，截距为8.5，相关系数为0.987，R平方为0.974，显示强线性关系。
简单线性回归是一种统计方法，用于建模一个自变量（X）和一个因变量（Y）之间的线性关系。
可以每行输入一对数据（格式如“X, Y”），或分别在X值和Y值字段输入逗号分隔的列表。
在“预测X”字段输入一个数值，工具将基于回归方程计算对应的Y预测值。
它控制输出结果的小数位数，范围从0到10，默认为4。
R平方表示回归模型解释数据变异的比例，值在0到1之间，越接近1说明模型拟合越好。