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产品介绍

产品定位与价值
最小二乘回归线计算器为用户提供了一种高效的方法来分析线性数据趋势。它能快速计算出最佳拟合直线的斜率、截距及相关系数,让用户更容易理解数据间的线性关系。
通过此API,用户不再需要费时费力地手动计算复杂的数据回归线。它针对性地解决了数据分析中计算精度和效率的问题。
使用此工具,用户可以节省大量时间和精力,精准分析数据趋势,从而提升工作效率,并且有助于做出更加明智的商业决策。
核心功能
⛅ 自动计算最佳拟合直线
输入坐标数据点集合,API会自动为您计算出最优的线性回归函数,包括斜率和截距。
📊 计算Pearson相关系数
通过这个系数判断数据集与回归线拟合的线性相关性,帮助您更好地评估拟合质量。
🎯 支持多样化数据点输入
接受至少两个数据点的输入,API会根据其计算出精确的拟合结果,适用于不同规模的数据集。
⚙️ 精度控制选项
用户可以指定计算结果的精度,让分析结果更符合特定需求。
功能示例
示例 1:最小二乘回归线计算器计算示例一
输入:提供两个数据点,位置坐标为(1, 2) 和(2, 3)...
输出:斜率约为1.0,截距约为1.0,与数据点的相关系数高。
示例 2:最小二乘回归线计算器计算示例二
输入:提供数据点集合[(4, 5), (5, 7), (6, 8)]...
输出:通过计算,斜率接近1.5,截距约为0.5。
示例 3:最小二乘回归线计算器计算示例三
输入:提供数据点[(2, 4), (3, 5), (5, 9)],精度设定为3...
输出:精确斜率为1.25,截距为1.0,相关系数较强。
目标用户画像
1
数据分析师
负责分析大数据集趋势,需找出最佳线性关系,提升数据决策质量。
2
市场研究员
需要快速准确分析市场趋势,借助线性回归进行预测。
3
教育工作者
帮助学生理解回归分析的基本原理和应用场景。
4
商业分析员
为制定商业策略提供数据支持,需分析销售趋势。
应用场景
💼 销售趋势分析
通过API计算过去销售数据的最佳拟合直线,用于预测未来销售走势。
🔬 科学数据处理
应用于实验数据,帮助研究人员快速发现变量之间的关系。
📈 股票市场分析
通过回归线分析走势,帮助投资者做出更好的投资决策。
🏗️ 建筑项目评估
用于评估建筑材料的强度变化,分析不同因素的影响。
常见问题
此API包含哪些核心计算参数?
核心计算参数包括斜率、截距和Pearson相关系数。
API适用哪些场景和行业?
大量的数据分析工作,如销售、市场研究、科学数据处理。
是否支持指定计算精度?
是的,用户可以通过输入参数来指定计算精度。
如何评估拟合质量?
通过计算的Pearson相关系数来评估数据与拟合线的线性相关性。
API如何处理非线性数据?
此API主要适用于线性数据分析,对于非线性数据,需进行适当转换后应用。
API接口列表
最小二乘回归线计算器
1.1 简要描述
最小二乘回归线计算器
1.2 请求URL
/[[username]]/v1/calculator_least_squares_regression/[[function-no]]
1.3 请求方式
POST
1.4 入参
参数名 | 参数类型 | 默认值 | 是否必传 | 描述 |
---|---|---|---|---|
precision | integer | 2 | 否 | 计算结果的精度,指定到小数点后几位 |
coordinates | array | 否 | 用于计算的至少两个数据点集,格式为 [{"positionX": x1, "positionY": y1}, ...] |
1.5 出参
参数名 | 参数类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
intercept | number | 最佳拟合直线的Y轴截距 | |
slope | number | 最佳拟合直线的斜率 | |
pearsonCorrelation | number | 数据集与回归线拟合的线性相关性 |
1.6 错误码
错误码 | 错误信息 | 描述 |
---|---|---|
FP00000 | 成功 | |
FP03333 | 失败 |
1.7 示例
参考上方对接示例