提示詞
建立線性迴歸圖，顯示觀測點、擬合線、95% 信賴帶、方程和 R²。
迴歸圖產生器
用於模型關係的迴歸圖產生器
展示數值變數間的擬合關係，並清楚區分原始觀測、模型線和不確定性。
迴歸圖資料已準備標籤與圖例可自訂可用於論文的 PNG 輸出
AI 迴歸圖產生器
上傳資料，並描述你需要的圖表。
寬高比
33 / 2000 字
消耗 5 點數。系統會根據你上傳的資料和提示詞生成適合論文使用的 PNG 圖表。
預覽
迴歸圖範例預覽
寬高比: 16:9
這些是範例預覽。上傳你的資料後即可生成專屬迴歸圖。
迴歸圖範例
參考這些範例來描述迴歸圖的分組、標籤、統計資訊和論文排版需求。
提示詞
只有分析包含交互作用時才分別擬合各組。
迴歸圖範例 2
提示詞
建立線性迴歸圖，顯示觀測點、擬合線、95% 信賴帶、方程和 R²。
迴歸圖範例 3
提示詞
只有分析包含交互作用時才分別擬合各組。
迴歸圖範例 4
提示詞
建立線性迴歸圖，顯示觀測點、擬合線、95% 信賴帶、方程和 R²。
迴歸圖範例 5
提示詞
只有分析包含交互作用時才分別擬合各組。
迴歸圖範例 6
如何建立迴歸圖
1
上傳資料
上傳 CSV、TSV、TXT 或 Excel，或直接貼上表格資料。
2
描述圖表
檢查識別出的欄並確認欄位對映。
3
生成、檢查並下載
選擇一個範例作為起點，再按需要調整指令。
什麼是迴歸圖？
迴歸圖把觀測點和統計模型結合；擬合線表示模型預測，信賴帶表示平平均值估計的不確定性。
適用場景
- 展示有依據的線性或非線性模型。
- 展示校準或劑量反應擬合。
- 比較不同組的擬合關係。
解讀與注意事項
- 擬合線是模型估計，不是原始資料。
- 信賴帶表示平平均值擬合的不確定性，不等同於個體預測區間。
- 需要殘差診斷檢驗模型假設。
- 超出資料範圍外推。
- 只報告 R² 而不檢查模型。
- 混淆信賴區間和預測區間。
迴歸圖常見問題
迴歸圖需要什麼資料？
需要數值 x、y 欄，可選組別欄；模型和變換應另行說明。
該圖是否等於完成了有效統計分析？
圖可以展示擬合關係，但模型選擇、假設、診斷和推斷仍需用合適的統計軟體核對。
生成結果可以用於論文嗎？
可以用於論文圖表草稿和最終排版，但提交前必須核對原始資料、欄位對映、統計方法、單位和圖說。精確 SVG 應作為數值依據，AI 潤色圖只作為可選視覺版本。
