线性最小二乘回归线方程计算

计算Slope（m），Y截距和最小二乘回归线方程。计算器允许使用任意数量的数据集，并且计算器将为输入的X轴和Y轴值找到最小回归线的方程和相关系数。

最小二乘线性回归是用于预测因变量y的值的方法的基础上，变量X的值无关。如果X是一个独立变量，且Y为因变量，则人口回归直线是：
Y =Β 0 +Β 1 X
回归线穿过平均值的X值（x），并通过平均Y值（Y）的和回归常数（b 0）等于所述回归直线的y轴截距。回归线的斜率是回归系数（b 1）是自变量（Y）对自变量（X）的一个单位变化的平均变化，其中b 0是回归方程中的常数，b1是回归系数直线的最小二乘回归线，该线使观测值（y值）和预测值之间的平方差之和最小。


function comput()
{plusmin="  +";count=$("#num").val();if(count==""){alert("Please enter number of data pairs you needs");$("#num").focus();}else{sumx=0;sumy=0;sumxy&#

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