貼上一組或多組 X-Y 資料，立即製作散佈圖和最佳擬合線，同時查看迴歸方程式、R²、殘差模式與離群值影響。可匯出 SVG、PNG 和分析 CSV，無需註冊。
散佈圖輸入
每列輸入一組 X、Y 數值，可用逗號、Tab 字元、分號或空格分隔。格式有誤的資料列會顯示列號，不會直接被捨棄。
實時更新
對數（n）
8
斜率
6.226
截距
48.357
皮爾森r
0.993
R²
0.987
離群值影響
目前沒有點超出候選閾值。即使未自動標記，某個點仍可能具有影響力。
所有計算都在瀏覽器中進行。您的資料不會上傳或保存。
散佈圖要點
散佈圖將一個數值變量放在水平軸上，另一個放在垂直軸上。每個觀察成為一個點，使其在模型擬合之前顯示方向、強度、形狀、聚類和不尋常的觀察。
最佳擬合線總結了線性模式，而回歸方程式描述其斜率和截距。R²報告了Y變化的多少被那條擬合線解釋了—但並未表明一個變量導致另一個變量或模型是否適當。
隨著X的變化，點可以上升、下降或沒有一致的方向。
緊密圍繞一條線聚集成群通常意味著更強的線性關係。
即使直線R²較弱，曲線也可以顯示一個強的關係。
離群值和高杠杆點可以改變斜率並影響結論。
將任何範例載入生成器，檢查擬合效果並替換配對資料。
為真實分析而設計
使用相同的快速工作流程進行作業、實驗、方法比較和決策就緒的報告。
貼上資料，新增最佳擬合線，閱讀方程式和R²，然後匯出一個清潔的圖形而不必在工作表菜單中尋找。
在將圖表放置於論文、實驗筆記或展示之前，檢查原始行、樣本大小、殘差行為和離群值影響。
載入一個範例，高亮候選離群值，並展示一個觀察如何改變斜率和R²而不自動刪除它。
信息獲取
生成器不僅僅是繪製點。它檢查輸入，測試直線留下的未解釋部分，並展示結論的穩定性。
將回歸數字用作繪製樣本的證據—而不是因果關係、資料品質或正確模型形狀的證明。
它描述了在繪製樣本中Y變化的解釋比例。它不是準確性和因果關係的證據。
曲線、聚類、漏斗和空隙可以使單一直線趨勢線不適當，即使有一個數字可用。
標記的點可能是測量誤差、有效的罕見案例或揭示真實機制的觀察。
一個精美的圖表不能修復有偏的抽樣、混雜的單位、非獨立的觀測值或不適合的實驗。
為可使用輸出而設計
從原始配對觀察開始，檢查模式，並在檢查擬合後匯出。
打開頁面，替換範例，然後無需註冊或水印地匯出結果。
解析、回歸、離群值檢查和圖像匯出都在本地運行而不是上傳您的值。
圖表、方程式、R²、殘差診斷、離群值比較和書面摘要都來自同一組配對資料。
使用SVG或PNG匯出圖形，然後下載包含每個有效對、擬合值、殘差、學生化殘差和離群標記的CSV。
行級別警告揭示缺失和非數字值，同時保留其他有效點。
複製包含相關性不意味著因果關係提醒的同步回歸摘要。
三步工作流程
從原始配對觀察開始，檢查模式，並在檢查擬合後匯出。
從Excel或Google Sheets複製兩列，或者每行輸入一個由逗號、Tab 字元、分號或空格隔開的X,Y對。
命名軸，新增系列，檢查資料品質檢查，並比較最佳擬合線、皮爾森r、R²、殘差模式和任何候選離群值。
下載可編輯的SVG或高解析度PNG，複製同步的回歸摘要，或者匯出包含預測和殘差的分析CSV。
繼續分析
根據下一步的問題選擇合適的圖表或組織工具。
散佈圖常見問題
每行放置一個觀察，X在前，Y在後，用逗號、Tab 字元、分號或空格隔開。確認每一行代表一個配對觀察。製作器會立即繪製有效對並列出需要修正的行。
保持最佳擬合線開關開啟。工具計算帶截距的一般最小二乘法回歸，然後在可見X範圍內繪製擬合線。它還報告斜率、截距、皮爾森相關性、R²和樣本大小來自同一組有效對。
方程式使用擬合的斜率和截距來預測Y從X。R²描述了在這個樣本中由線性擬合解釋的Y變化的比例。它不衡量一般準確性，證明關係是因果關係，或表明一條直線是正確的模型。
可以。新增最多四個系列並為每個提供名稱、顏色、符號和它們自己的X,Y對。圖表會保持各組在同一軸上的同時計算每一個系列的獨立線和統計信息，這對於控制、治療、群體或儀器比較很有用。
一個不尋常的點可以拉動斜率、截距、相關性和R²向自己靠攏，特別是在它具有極端X值時。離群值影響比較了包含和不包含候選點的擬合效果。將這種比較視為診斷工具，在排除任何內容之前請檢查原始測量。
避免解釋當點形成清晰曲線、分開聚類、漏斗形、重複帶或另一種結構模式時的直線。殘差圖將剩余誤差繪製在X上並標記強曲率或變異作為實用警告，表明線性模型可能不完整。
一個殘差是觀察到的Y值減去由線預測的Y值。零周圍的一個松散、無模式的雲支持線性擬合；可見曲率或變異表明線未解釋結構。自動消息是一個篩選工具而不是正式的統計檢驗。
複製兩列數值並貼上到X,Y對框中；Tab 字元分隔的行被自動識別。逗號、分號和空格分隔的對也有效。資料品質檢查識別不完整或非數字行，而解析和回歸計算都在您的瀏覽器內進行。
