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为成对数据寻找线性最佳拟合趋势线，并根据 x 预测 y 值

使用梯度下降拟合二分类逻辑回归模型，并预测类别概率

使用非参数 Kruskal-Wallis H 检验比较三个或更多独立组

使用非参数 Mann-Whitney U 秩和检验比较两个独立样本

根据样本量、置信水平和变异程度，计算均值或比例的误差范围

计算成对数据的 Kendall tau-a 和 tau-b 秩相关

计算原始峰度和超额峰度，衡量分布尾部重量与尖峰程度

通过系数或完整方程输入来求解 ax + b = 0 形式的一次方程

计算任意有效底数的对数，并可选查看常用对数、二进制对数和自然对数

解决常见百分比问题，包括占比、已知百分比求数值，以及涨跌幅计算

将千米每小时转换为英里每小时，并支持自定义小数精度

将公里转换为英里，并支持自定义小数精度