什麼是線性迴歸（最小平方法）計算機？
這個工具會用普通最小平方法（OLS）為一組 (x, y) 資料點配適出最佳直線 y = A + B· x。它會回傳斜率 B、截距 A、x 與 y 的平均值、各項平方和、配適後的迴歸方程式，以及皮爾森相關係數 r——同時附上一句白話說明，讓你快速掌握這個相關性到底有多強。
使用方式
在資料框中每行輸入一組 (x, y)，數值之間用逗號或空格分隔，例如 1, 2。空白行、不完整的行以及非數字的欄位都會被自動略過。至少要有兩組有效資料，才能確定一條直線。接著選擇要顯示幾位有效數字（這只影響呈現格式，不會改變計算結果），就能讀取斜率、截距與 r。
公式說明
設有 n 組有效資料，先計算平均值 \bar{x} = \sum x_i / n 與 \bar{y} = \sum y_i / n。接著求各項平方和與交叉乘積和：
實例演算
資料：(1,2)、(2,4)、(3,5)、(4,4)、(5,5)，n = 5。\sum x = 15、\sum y = 20 → \bar{x} = 3、\bar{y} = 4。\sum x^2 = 55 → S_{xx} = 55 - 45 = 10。\sum y^2 = 86 → S_{yy} = 86 - 80 = 6。\sum xy = 66 → S_{xy} = 66 - 60 = 6。斜率 B = 6/10 = 0.6，截距 A = 4 - 0.6· 3 = 2.2，r = 6/√(60) ≈ 0.7746（強相關）。配適直線：
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。