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📈 Frequency Weighted Logarithmic Regression 計算機

專業免費的 Frequency Weighted Logarithmic Regression 計算機。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
y = 1.991941243 + 1.26168234 * ln(x) strong correlation (r = 0.9583474891)
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

這個計算器能做什麼

本工具會將形如 y = A + B·\ln(x) 的對數迴歸曲線,擬合到一張觀測資料表上,而表中每一列都帶有一個頻率(權重)f。頻率加權讓你可以用很精簡的方式輸入分組或重複的資料:與其把同一組 (x, y) 重複列出許多次,你只要寫一次,再標上它出現的次數 f 即可。這套方法是純粹的統計運算,在任何地方都一樣適用——不牽涉任何單位或特定國家的規定。

使用方式

每一行輸入一組觀測值,格式為 x y f。頻率欄位可省略;若不填,每一列就視為出現一次(f = 1)。由於要對 x 取自然對數,因此每個 x 都必須大於零。請至少提供兩列、且 x 值彼此相異,迴歸直線才能被確定。你也可以挑選顯示精度(預設為 10 位有效位數)——這只會影響顯示數字的四捨五入,完全不會改變底層的實際計算。

公式說明

設各組為 i = 1..m,令 n = \sum f_i。加權平均為

meanLnX = ((\sum f_i \ln x_i) ÷ (n))
與
meanY = ((\sum f_i y_i) ÷ (n))
。加權平方和為
S_{xx} = \sum f_i(\ln x_i)^2 - n·meanLnX^2
S_{yy} = \sum f_i y_i^2 - n·meanY^2
以及
S_{xy} = \sum f_i \ln x_i y_i - n·meanLnX·meanY
接著 B = S_{xy}/S_{xx}、A = meanY - B·meanLnX,而
r = ((S_{xy}) ÷ (\sqrt{S_{xx}} \sqrt{S_{yy}}))

範例試算

以五列、所有 f = 1 的資料——(1,2)、(2,3)、(3,3)、(4,4)、(5,4)——為例,可得 meanLnX = 0.9574984、meanY = 3.2、S_{xx} = 1.6154888、S_{yy} = 2.8、S_{xy} = 2.0382328。於是 B = 1.2616933、A = 1.9919295、r = 0.9583567。擬合曲線為

y = 1.9919 + 1.2617·\ln(x)
相關性相當強。

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

頻率欄位有什麼作用?
它會對每一列加權。f = 5 的那一列會被當成五筆相同的觀測值,因此它對擬合結果的影響力,是 f = 1 那一列的五倍。
該如何判讀 r?
\(|r|\) 大於 0.7 代表強相關,0.4~0.7 為中度,0.2~0.4 為弱,低於 0.2 則幾乎沒有相關性。
為什麼會顯示「無法擬合」?
擬合需要至少兩個相異的 x 值(否則 \(S_{xx} = 0\)),且總頻率必須為正。此外所有 x 值都必須大於零,\(\ln(x)\) 才有定義。