一元線性回歸計算機(最小平方斜率 + 截距)
**一元線性回歸**(simple linear regression)係統計學最基本嘅模型 — 假設兩個變數之間存在線性關係 **y = m × x + b**,然後用 **最小平方法(ordinary least squares, OLS)** 搵出令所有點到直線嘅垂直距離平方和(即殘差平方和 SSE)最細嘅 m 同 b。**最小平方解**:m = Sxy / Sxx;b = ȳ − m × x̄,其中 Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ)、Sxx = Σ(x − x̄)²。**模型評估指標**:(1) **皮爾遜 r** ∈ [−1, +1] 度量線性相關方向同強度;(2) **R² = r²** 解釋變異百分比;(3) **殘差標準誤 s** 量度典型預測誤差;(4) **SE(m)、SE(b)** 量化斜率截距嘅不確定性。本工具同時提供任意 x 嘅預測值 ŷ。**警告**:高 R² 唔等於模型啱用,記得參考 **Anscombe quartet** — 同樣斜率、截距、R² 嘅四組數據可以擬合截然不同嘅散點圖。
請輸入有效嘅 (x, y) 數據點。
擬合方程 y = m × x + b
y = 2.001 × x + 0.046
斜率 m
—
截距 b
—
皮爾遜 r
—
決定係數 R²
—
- 平均值 x̄
- —
- 平均值 ȳ
- —
- Sxx = Σ(x − x̄)²
- —
- Syy = Σ(y − ȳ)²
- —
- Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ)
- —
- 殘差平方和 SSE
- —
- 殘差標準誤 s
- —
- 斜率標準誤 SE(m)
- —
- 截距標準誤 SE(b)
- —
公式:m = Sxy / Sxx;b = ȳ − m × x̄;r = Sxy / √(Sxx × Syy);R² = r²。SE(m) 同 SE(b) 需要 n ≥ 3。R² 接近 1 代表擬合效果好,接近 0 代表 x 同 y 幾乎無線性關係;但要警惕 Anscombe quartet — 同樣 R² 嘅四組數據可以擬合截然不同嘅散點圖,所以一定要畫散點圖核對。
公式
x̄ = Σx / n ȳ = Σy / n Sxy = Σ((xi − x̄)(yi − ȳ)) Sxx = Σ((xi − x̄)²) Syy = Σ((yi − ȳ)²) 斜率 m = Sxy / Sxx 截距 b = ȳ − m × x̄ 預測 ŷ = m × x + b 皮爾遜 r = Sxy / √(Sxx × Syy) 決定係數 R² = r² = 1 − SSE / Syy 殘差平方和 SSE = Σ(yi − ŷi)² = Syy − m × Sxy 殘差標準誤 s = √(SSE / (n − 2)) (需要 n ≥ 3) SE(m) = s / √Sxx SE(b) = s × √(1/n + x̄² / Sxx)
- · **OLS 嘅基本假設**:(1) **線性**:y 同 x 嘅關係係線性嘅;(2) **獨立**:殘差互相獨立(時間序列數據通常違反呢個假設,要用 Newey-West 或 ARIMA 修正);(3) **同方差**(homoscedasticity):殘差嘅變異對所有 x 一致;(4) **常態殘差**:殘差近似常態分佈(雖然 Gauss-Markov 定理唔需要呢個,但 t-檢定 同 p-值 要);(5) **無極端值**:一兩個極端 outlier 可以完全扭曲斜率。如果違反假設,要用 robust regression(如 Huber loss、quantile regression)或者非線性模型。
- · **Anscombe quartet(1973)**:四組數據都有 n = 11、x̄ = 9、ȳ = 7.5、回歸直線 y = 0.5 x + 3、R² = 0.67 — 但畫成散點圖之後睇起來完全唔同:(1) 數據 I 係正常嘅近似線性數據;(2) 數據 II 係一條平滑嘅 **拋物線**(OLS 完全錯誤);(3) 數據 III 係一條完美嘅直線加上一個極端 outlier;(4) 數據 IV 全部 x 都係 8(除咗一個 x=19),R² 由單一 outlier 帶動。**教訓**:永遠先畫散點圖再睇統計數字。
- · **Pearson r vs R²**:(1) **r ∈ [−1, +1]** 帶方向(正:x 增 y 增;負:x 增 y 減;0:無線性關係);(2) **R² ∈ [0, 1]** 唔帶方向,係「y 嘅變異有幾多由 x 解釋」嘅百分比;(3) **R² 解讀**:0.95 = 95% 變異由模型解釋(極佳),0.7–0.9 強,0.5–0.7 中等,< 0.3 弱;(4) **多元回歸要用 Adjusted R²**(會懲罰過度擬合嘅變數),呢個工具係一元,所以未用到。
- · **幾種同類但唔同嘅方法**:(1) **OLS(呢個工具)**:最小化垂直距離 — y 嘅誤差遠大過 x 時用;(2) **Major Axis Regression(Total Least Squares、Deming)**:垂直 + 水平距離都最小化 — x 同 y 都有誤差(測量數據常用)時用;(3) **Geometric Mean Regression**:x 同 y 嘅 OLS 斜率嘅幾何平均;(4) **加權最小平方法 WLS**:每個點有唔同方差時用,權重 = 1/方差;(5) **Robust regression**(Huber、Theil-Sen):抗 outlier。一般教科書、Excel TRENDLINE、Python `scipy.stats.linregress`、R `lm()` 全部係 OLS。
- · **外推 vs 內插嘅危險**:OLS 直線喺數據範圍 **入面**(內插,interpolation)嘅預測通常可信;但喺範圍 **外面**(外推,extrapolation)嘅預測冇任何根據,可能完全錯。經典例:(1) 1995–2005 嘅 PC 銷售線性外推到 2020 會預測幾十億台,但實際被智能手機取代;(2) 12 月嘅冰淇淋銷售外推 12 月嘅泳衣銷售毫無意義。**規則**:除非你有 x 同 y 關係嘅 **物理/因果模型**,否則永遠唔好外推超過數據範圍 ±20%。
- · **最少需要幾多個點?** (1) **2 點**:永遠可以擬合一條直線,但 SSE = 0、無法評估誤差;(2) **3 點**:起碼可以計殘差標準誤;(3) **5–10 點**:基本可用,但 SE 仲係大;(4) **20+ 點**:t-檢定可靠;(5) **30+ 點**:常態近似生效,p-值可信(中央極限定理)。工程實驗一般用 5–10 點 + 重複量度;社會科學 100+。
- · **參考**:(1) George W. Snedecor & William G. Cochran, *Statistical Methods*, 8th ed., Iowa State Univ. Press (1989), §10;(2) Norman R. Draper & Harry Smith, *Applied Regression Analysis*, 3rd ed., Wiley (1998), §1.4–1.6;(3) F. J. Anscombe (1973), "Graphs in Statistical Analysis", *The American Statistician* 27(1):17–21;(4) NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods §4.1.4(2013);(5) Hadley Wickham & Garrett Grolemund, *R for Data Science*, O'Reilly (2017), §23.
常見問題
R² = 0.85 算唔算「好嘅擬合」? 我點解讀呢個數字?
**R² = 0.85 通常算強相關,但具體「好定唔好」要視乎領域**。R² 嘅意思:x 嘅變異「解釋」咗 y 變異嘅 85%,餘下 15% 由噪聲或其他未建模嘅因素貢獻。**唔同領域嘅基準**:(1) **物理/工程實驗**(控制變數、儀器精密):R² < 0.95 通常代表有未控制嘅變數,要查;(2) **化學分析、刻度線**:R² ≥ 0.99 先算可信,0.95 已經有警號;(3) **生物學、農業**(自然變異大):R² 0.7 已經算非常好;(4) **社會科學、心理學**:R² 0.3 都可以發 paper(人嘅行為本身就嘈雜);(5) **金融、經濟學**:R² 0.1–0.4 算正常,0.8+ 通常代表你 overfit 或者 data-mine 緊。**其他要睇嘅嘢**:(1) **點數 n** — 4 點數據 R² = 0.85 唔算啲咩,30 點先有意義;(2) **散點圖** — 真係線性,定有曲線、異常值?;(3) **殘差 plot** — 有冇明顯系統性偏離(如倒 U 形)?;(4) **t-檢定 p-值** — 斜率係咪統計顯著(p < 0.05)?(5) **預測區間** — 用 SE(m)、SE(b) 估個 95% confidence band。R² 高但 p-值差或者預測區間極闊都唔可信。
我嘅數據 r 接近 0,係咪代表 x 同 y 完全無關?
**唔一定 — r ≈ 0 淨係代表「冇線性關係」,但可以有強嘅非線性關係**。最經典例:(1) **拋物線** y = x²,當 x 在 [−1, +1] 對稱分佈時 r = 0 — 但點對點對應極強;(2) **正弦** y = sin(2πx),一個完整週期 r = 0;(3) **圓形** x² + y² = 1,r = 0 但係完全 deterministic 嘅關係;(4) **U 形** y = |x|,r = 0 但你完全可以由 |x| 預測 y。**檢測非線性嘅做法**:(1) **散點圖** — 永遠先肉眼睇;(2) **Spearman 等級相關** — 用名次計算 r,可以捕捉單調但非線性嘅關係(如指數增長);(3) **Kendall τ** — 對 outlier 更穩健;(4) **互信息(mutual information)** — 可以量度任何形式嘅依賴;(5) **變數轉換** — 嘗試 log x、x²、√x 等再做線性回歸;(6) **多項式擬合** — 加入 x² 項試吓 R² 會唔會大幅提升。**結論**:r = 0 + 線性回歸失敗 ≠ x 同 y 無關係,可能淨係代表「無線性關係」。
我嘅軟件(Excel、Python、R)做出嘅直線同呢個工具差好少 — 點解?
**主流軟件對純 OLS 一元線性回歸結果係相同嘅 — 微差通常嚟自下面 4 個原因**:(1) **浮點精度同累加順序**:Σ((x−x̄)²) 嘅計算順序可以引起 1e−15 級別嘅尾端誤差,但 1e−4 以上嘅差別通常唔係呢個原因;(2) **數據解析差異**:Excel 可能將「3.14」當文字、Python `pandas.read_csv` 可能 drop 咗 NaN 行 — 用唔同數據集計就唔同結果。檢查 n(點數);(3) **唔同方法**:Excel TRENDLINE、`scipy.stats.linregress`、`numpy.polyfit(deg=1)`、R `lm()`、本工具 — 全部係 OLS y on x。但如果你誤用咗 **OLS x on y**(即 x 係 y 嘅函數)就會反轉,斜率變成 1/m (除非 r = 1,否則唔等價);又或者誤用咗 **Deming/major axis regression**(雙向最小化),結果會唔同;(4) **單位/格式**:Excel TRENDLINE 預設顯示「y = a × x + b」嘅 a、b 只有 4 位有效數字,肉眼差別可能係 rounding 顯示;本工具用 4 sig figs。**驗證方法**:(1) 用同一組 11 點 Anscombe quartet I 數據,所有 OLS 軟件嘅結果都應該係 slope ≈ 0.500、intercept ≈ 3.000、r ≈ 0.816、R² ≈ 0.667;(2) 用呢個工具同 Python `scipy.stats.linregress(x, y)` 比較 — 應該完全一致到至少 10 位小數。
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輸入一組數值,工具排序後計算中位數、第一/第三四分位數、四分位距 IQR 同 1.5×IQR 離群值界限(Tukey 法),係統計箱形圖嘅核心摘要。
調和平均數計算機(Harmonic Mean)
輸入一組正數,計算調和平均 HM = n / Σ(1/xᵢ) 同對應嘅算術/幾何平均,常用於平均速度、平均比率、平均 P/E 等「分母性質」嘅數據。
Shannon 熵計算機(資訊熵)
輸入一組類別嘅機率或頻次,計算 Shannon 熵 H = −Σ pᵢ log₂ pᵢ(bits)、最大可能熵同歸一化熵,用於資訊理論、機器學習決策樹同密碼分析。
正多邊形計算機(面積、內角、半徑)
輸入正 n 邊形嘅邊數 n 同邊長 s,工具一次計算內角、外角、內切圓半徑、外接圓半徑、面積同周長,覆蓋三角形、正方形、五邊形、六邊形以至高邊數。
卡塔蘭數計算機(Catalan Number Cₙ)
輸入 n,計算第 n 個卡塔蘭數 Cₙ = (2n)! / ((n+1)! · n!) — 計算機科學常用,數括號配對、二叉樹形狀、Dyck 路徑等組合問題嘅標準解。
RMSE / MAE 預測誤差計算機
輸入一組實際值同對應預測值,工具同時計算 MAE、MSE、RMSE、R² 同 MAPE,用於機器學習回歸評估、銷售預測同實驗對比,仲會講解三個指標嘅敏感度差異。
二元一次方程組求解(Cramer's Rule)
輸入 ax + by = e 同 cx + dy = f 嘅 6 個係數,工具用 Cramer 法則計算 x, y、行列式 D 同分類情況(唯一解 / 無解 / 無窮多解),同步顯示步驟方便檢查作業。
至少一次機率計算機(1 − (1 − p)ⁿ)
輸入單次事件機率 p 同重複次數 n,工具計算「至少出現一次」嘅機率 1 − (1 − p)ⁿ、預期次數 np,以及達到目標機率所需嘅試驗次數 — 適用於抽獎、Gacha、A/B 測試、安全冗餘設計。
卡方適合度檢定計算機(χ² Goodness of Fit)
輸入觀察次數同期望次數,工具計算卡方統計量 χ² = Σ (O − E)² / E、自由度同 p 值,判斷觀察分佈係咪顯著偏離理論分佈 — 適用於骰仔公平性、Mendel 遺傳比例、A/B 測試類別計數等檢驗。
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誤差幅度計算機(民調 / 抽樣 Margin of Error)
輸入樣本量 n、樣本比例 p(或樣本標準差)同信心水平(90 / 95 / 99 %),工具計算誤差幅度 MOE = z·√(p(1−p)/n) 同對應信心區間 — 民調、A/B 測試、市場研究嘅核心統計量。
平均絕對偏差計算機(MAD)
輸入一組數字,工具計算平均絕對偏差(Mean Absolute Deviation, MAD)= 平均(|xᵢ − x̄|) — 比標準差更直觀嘅離散度指標,常見於中學統計課同需求預測。
R² 決定係數計算機(線性迴歸)
輸入 (x, y) 數據點,工具用最小二乘法擬合線性迴歸並計算 R² 決定係數、斜率、截距同 Pearson 相關係數 r — 評估「自變數解釋幾多 % 變異」嘅標準工具。
金字塔/角錐體積計算機
輸入底面尺寸同高度,工具一次過計算正方、長方、三角形或任意正 n 邊形錐體嘅體積、底面積、斜高、側面積同總表面積(V = ⅓ × 底面積 × 高)。
平行四邊形面積計算機
輸入底邊同高,或兩邊加夾角,工具用 A = b × h 或 A = a × b × sin(θ) 一次過計平行四邊形嘅面積、周長同對角線長度。
橢圓面積/周長計算機(Ramanujan 近似)
輸入橢圓半長軸 a 同半短軸 b,工具用 A = π a b 計面積,並用 Ramanujan 第二式估算周長同離心率 — 相對誤差小於 4×10⁻⁵。
Z 分數轉 P 值計算機
輸入 Z 分數,工具一次過算單尾(左/右)同雙尾 P 值,並顯示對應顯著水準 α = 0.05 / 0.01 / 0.001 嘅判斷 — 假設檢定嘅關鍵步驟。
球冠體積/表面積計算機
輸入球體半徑 R 同球冠高度 h,工具用 V = πh²(3R − h)/3 同 A = 2πRh 計算球冠體積與曲面表面積 — 部分球形容器、圓頂建築、透鏡設計常用。
眾數計算機(資料集中最常出現嘅值)
貼上一組數值,工具掃描資料集,列出出現次數最多嘅一個或多個眾數(支持單峰、雙峰、多峰),並顯示完整頻率表 — 統計入門、課堂分析同調查結果整理嘅基礎工具。
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輸入初值 N₀、連續增長率 k 同時間 t,工具計算 N(t) = N₀·e^(kt)、每單位時間變化率、倍增時間(k > 0)或半衰期(k < 0)— 用於人口、細菌、放射性衰變、藥動學一階消除、連續複利等指數模型。
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輸入任意正整數 n,工具用 Collatz 規則(偶數 ÷ 2、奇數 × 3 + 1)逐步迭代直到 1,並列出完整序列、所需步數同途中峰值 — 數論、編程練習、課堂演示常用例題。
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輸入正整數 n,工具用 Σᵢ₌₁ⁿ i² = n(n+1)(2n+1)/6 直接計出前 n 個正整數嘅平方和,同時顯示前 n 個立方和(用 [n(n+1)/2]²)同算術和 — 數學歸納法、級數同統計問題嘅基本恆等式。
黃金比例計算機(φ)
輸入任意長度,工具用黃金比例 φ ≈ 1.6180339887 將佢分為「長段 a」同「短段 b」滿足 a/b = (a+b)/a,並反向:輸入兩段查實際比例係咪接近 φ — 設計、攝影、版面同數學課堂常用工具。
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輸入三角形嘅兩邊一夾角(SAS)或三邊(SSS),工具用 c² = a² + b² − 2ab·cos C 解出未知邊或角,並列出全部三條邊同三個角 — 測量、建築、導航嘅基本三角形工具。
板呎(board feet)木材計算機
輸入木材厚度(吋)、闊度(吋)同長度(呎),工具用 BF = (T × W × L) ⁄ 12 計算每件嘅板呎、總板呎、立方體積(ft³/m³)同總價,幫木工、家具製作、DIY 愛好者預算木材成本。
三角形內切圓 / 外接圓計算機
輸入三角形三邊 a、b、c,工具用 r = A ⁄ s(內切圓半徑)同 R = abc ⁄ (4A)(外接圓半徑)計算內外圓半徑、圓心位置同三角形面積(Heron 公式)— 幾何題、機械工程、建築設計常用工具。
模冪計算機(a^b mod n)
輸入底數 a、指數 b 同模數 n,工具用快速冪(square-and-multiply)演算法計算 a^b mod n,支援大數(BigInt)— RSA 密碼學、雜湊、模算術練習嘅核心工具。
模反元素計算機(a⁻¹ mod n)
輸入 a 同模 n,工具用擴展歐幾里得算法計出 a 嘅模反元素(即 a·x ≡ 1 (mod n))同 gcd(a, n),並列出 Bézout 等式 — RSA 私鑰生成、中國剩餘定理、解線性同餘方程必備。
CIDR 子網計算機(IPv4)
輸入 IPv4 地址同 CIDR 前綴長度(例如 192.168.1.10/24),工具自動算出子網遮罩、網絡地址、廣播地址、可用主機範圍同總主機數 — 網絡管理員、系統工程師日常必備。
分數化簡計算機(約分至最簡)
輸入分子同分母(例如 48 ⁄ 60),工具用最大公因數(GCD)約分至最簡(4 ⁄ 5),亦輸出帶分數、小數、百分比三種等價表示 — 小學至中學數學作業速查工具。
巴斯卡三角形第 n 行計算機
輸入行號 n(由 0 開始),工具列出該行嘅二項式係數 C(n,0) C(n,1) … C(n,n),亦同步顯示行和(2ⁿ)、最大值同對應嘅 (a+b)ⁿ 展開 — 組合數學、概率分佈、二項式定理嘅速查工具。
正弦定理計算機(Law of Sines)
輸入兩角一邊(AAS/ASA)或兩邊一非夾角(SSA — 含可能模稜兩可情況),工具用 sin A ⁄ a = sin B ⁄ b 解出未知邊或角,並列出全部三邊三角同三角形面積 — 配合本站「餘弦定理」工具覆蓋所有 SAS/SSS/AAS/ASA/SSA 解三角形情境。
皮爾遜偏態係數計算機(Pearson Skewness)
輸入一組數據(逗號分隔),工具計算平均數、中位數、眾數同樣本標準差,並輸出皮爾遜第一偏態係數(用眾數)同第二偏態係數(用中位數,3·(平均 − 中位) ⁄ SD) — 數據科學、品質管制、心理測量學常用嘅分佈對稱性指標。
離群值偵測計算機(Tukey 1.5 × IQR 法)
貼上一組數據,工具計算 Q1、Q3、IQR,然後依 Tukey「1.5 × IQR」規則列出溫和離群值(fences ±1.5 IQR)同極端離群值(fences ±3 IQR),並標示箱形圖嘅鬚範圍 — 探索性資料分析(EDA)、品質管制、數據清洗嘅標準步驟。
雙樣本 t 檢定計算機(Welch / Student)
輸入兩個樣本嘅平均值、標準差同樣本數,工具同時計算 Welch t-test(等變異唔成立)同 Student pooled t-test 嘅 t 統計量、自由度同雙尾 p-value — 對照實驗、A/B 測試、臨床試驗結果比較最常用嘅推論統計。
Spearman 等級相關係數計算機(ρ)
輸入兩組相對應數值,工具將每組轉換為等級(平均處理 tie),按 Pearson 公式套用喺等級上得 Spearman's ρ — 非參數方法,量度單調關係強度,對極端值穩健,無正態性假設。
倍增時間計算機(精確版 ln 2 ⁄ ln(1+r))
輸入週期增長率 r(百分比),工具用 t = ln 2 ⁄ ln(1+r) 計出價值翻倍所需嘅期數 — 比 Rule of 72 嘅近似式更準確,適用於人口、GDP、投資、細菌培養等指數增長場景。
平均數標準誤差計算機(SEM)
輸入樣本標準差同樣本數,工具按 SEM = s ⁄ √n 計算平均數標準誤差,並俾出 95 % 信賴區間(μ ± 1.96 × SEM)— 統計報告、A/B 測試、論文圖表 error bar 嘅標準計算。
反向百分比計算機(已知 X 係 Y 嘅 P%)
常見問題:「100 係邊個數嘅 40%?」「加 8% 後係 540,原價幾多?」工具同時處理「原值反推」、「百分比反推」、「增 / 減 N% 後反推」三類最常用嘅反向百分比情境。
凱利公式注碼計算機(Kelly Criterion)
輸入勝率 p、賠率 b(淨賠率)同銀碼,工具按 f* = (bp − q) ⁄ b 計出凱利最優投注比例同建議下注金額(可選分數凱利 ¼ / ½)— 賭博、量化投資、撲克玩家管理 bankroll 嘅黃金標準。
時鐘指針夾角計算機(時針/分針)
輸入 12 小時制時間,工具按 |30·H − 5.5·M| 計出時針同分針之間嘅夾角度數(取小角度 0–180°)— 經典面試/奧數問題,亦可用嚟設置鐘錶教學圖。
多邊形內角和計算機(Interior Angles)
輸入多邊形邊數 n,工具按 (n − 2) × 180° 計出內角總和;如為正多邊形再計每個內角等於總和 ÷ n、每個外角等於 360° ÷ n — 中學幾何同建築鋪砌設計常用工具。
線性方程式形式轉換器(斜截式、標準式、點斜式)
輸入兩點(或一個斜率+一個點),工具同時輸出該直線嘅三種標準形式:斜截式 y = mx + b、一般式 Ax + By = C(整數係數)同點斜式 y − y₁ = m(x − x₁) — 美式高中代數、SAT、SSAT 題目最常見嘅題型轉換。
三點求圓計算機(圓心與半徑)
輸入平面三個點嘅 (x, y) 坐標,工具用外接圓公式計出唯一經過三點嘅圓心 (h, k) 與半徑 r — 並輸出標準式 (x − h)² + (y − k)² = r² — 幾何、CAD、製圖、機械工程實用工具。
Little 定律計算機(L = λ × W)
輸入長期平均到達率 λ、停留時間 W 或在隊伍中嘅平均數 L 中任意兩個,工具按 L = λ × W 求出第三個 — 排隊論、敏捷團隊 WIP 管理、客服/餐廳人手規劃嘅入門公式。
頻寬時延積計算機(BDP / TCP 緩衝區)
輸入網路頻寬同往返時延(RTT),工具按 BDP = Bandwidth × RTT 計算「飛行中位元數」並轉換成位元組同 KB/MB — TCP socket 緩衝區、窗口大小、CDN 預取調校嘅基礎參數。
Levenshtein 編輯距離計算機
輸入兩段文字,工具計出將一個字串轉成另一個所需嘅最少編輯次數(插入 / 刪除 / 取代),同埋相似度百分比 — 拼寫檢查、模糊匹配、抄襲偵測、DNA 序列比對嘅基礎演算法。
平均失效間隔(MTBF)與可靠度計算機
輸入總運行時間同失效次數,工具計出平均失效間隔 MTBF = 總時數 ÷ 失效次數、失效率 λ 及指數可靠度 R(t) = e^(−t ⁄ MTBF) — 設備、伺服器、產線可靠性工程嘅標準量度。
漢明距離計算機(字串/位元向量差異)
輸入兩段等長字串或位元序列,工具逐位比對並回傳「漢明距離」(不同位數量)— 錯誤碼、DNA 序列、雜湊比對、編碼理論最基礎嘅距離度量。
多邊形面積計算機(鞋帶公式 Shoelace Formula)
輸入多邊形頂點 (x, y) 座標(順時針或逆時針排列),工具按 Gauss 鞋帶公式 A = ½|Σ(xᵢ·yᵢ₊₁ − xᵢ₊₁·yᵢ)| 計算面積 — 適用於土地測量、地圖學、GIS、CAD 與遊戲幾何。
兩點中點與距離計算機(Midpoint / Distance Formula)
輸入兩點 (x₁, y₁) 同 (x₂, y₂),工具即時計算中點 M = ((x₁+x₂)⁄2, (y₁+y₂)⁄2)、歐幾里得距離 d = √((Δx)² + (Δy)²) 同斜率 m = Δy⁄Δx — 幾何作業、測量、GIS、CAD 都用得到。
正四面體體積/面積計算機(Regular Tetrahedron)
輸入正四面體邊長 a,工具計算體積 V = (a³⁄(6√2))、表面積 A = √3·a²、高度 h = a·√(2⁄3) 同內接/外接球半徑 — 結晶學、分子幾何(甲烷 CH₄)、有機化學、幾何題常用。
圓錐台(截頭圓錐)體積與表面積計算機
輸入大底半徑 R、細底半徑 r 及高度 h,工具計算圓錐台體積 V = πh(R² + Rr + r²) ⁄ 3、側面斜長 ℓ、側面積、頂底圓面積同總表面積 — 紙杯、燈罩、漏斗、水塔常用。
N 次方根計算機(含負數、分數根)
輸入被開方數 x 與根次 n,工具計算實數 n 次方根 x^(1/n),並處理負數+奇數根、分數根、複數情況提示 — 三次根、五次根、立方根、實對數常用。
Luhn 算法校驗計算機(信用卡 / IMEI / 加拿大 SIN)
輸入號碼字串,工具按 Luhn 算法(mod-10 雙倍校驗)驗證合法性,並可由前 N − 1 位反推合法嘅校驗位 — 信用卡(Visa、Mastercard、Amex)、手機 IMEI、加拿大 SIN 等都採用呢個校驗。
ISBN-13 校驗位計算機
輸入 ISBN-13(含或不含校驗位),工具按 mod-10 (1, 3) 加權算法計算正確嘅第 13 位,並驗證輸入字串係咪合法 ISBN-13 — 圖書館員、出版業、書店做書目管理常用。
數字根計算機(Digital Root)
輸入任意正整數,工具反覆將每個位數加總,直至得到單一位數(數字根 / digital root)— 同時顯示每一步加總、生命靈數、mod 9 等價關係。
邏輯斯諦增長(S 曲線)計算機
輸入承載量 K、初始量 N₀、內稟增長率 r 同時間 t,工具按 Verhulst 邏輯斯諦方程 N(t) = K / (1 + ((K−N₀)/N₀)·e^(−rt)) 計算當前數量、增長率同至飽和半時 — 適用於人口、流行病、初創用戶曲線、化學反應等任何受承載量限制嘅增長。
2×2 矩陣逆矩陣計算機
輸入 2×2 矩陣 [[a, b], [c, d]],工具用閉合公式 A⁻¹ = 1/det(A) × [[d, −b], [−c, a]] 計算逆矩陣同行列式(det = ad − bc);行列式為 0 時報告矩陣不可逆。
兩點中點計算機(2D / 3D)
輸入兩點 (x₁, y₁) 同 (x₂, y₂)(可選 z 坐標延伸到 3D),工具用 M = ((x₁ + x₂)/2, (y₁ + y₂)/2) 計算中點坐標、兩點距離(歐幾里得)同斜率(2D) — 中學坐標幾何、CAD 製圖、遊戲座標常用。
常用立體表面積計算機(球/立方/圓柱/圓錐)
揀立體形狀(球、立方、圓柱、圓錐),輸入尺寸,工具同時計算表面積(球 4πr²;立方 6a²;圓柱 2πr² + 2πrh;圓錐 πr² + πrl)同體積 — 漆油、包裝、薄膜、保溫材料用量估算必備。
六標準差 Sigma Level(DPMO)計算機
輸入不良品數(defects)同機會總數(opportunities),或者直接輸入 DPMO,工具同時計算良率(yield)、處於正態分佈下嘅 sigma level(含 1.5σ 長期偏移) — Motorola/Lean Six Sigma 製程能力評估標準工具。
環面體(torus)體積同表面積計算機
輸入環面主半徑 R(環中心到管中心)同管半徑 r,工具用 V = 2π²Rr² 同 SA = 4π²Rr 同時計算環面體(torus/甜甜圈形狀)嘅體積、表面積 — 用於水管彎頭、橡膠 O-ring、汽車輪內胎、磁鐵環等等。
三次方程式求根(Cardano 公式)
輸入三次方程 ax³ + bx² + cx + d = 0 嘅四個係數,工具用 Cardano-Tartaglia 公式求出全部三個根(實根或共軛複根),並顯示判別式 Δ 同根嘅性質。
加權平均數計算機
輸入多組「數值 + 權重」配對,工具計加權平均數 Σ(xᵢwᵢ) ⁄ Σwᵢ — 同單純算術平均唔同,重要嘅項目可以佔比更大。常用於成績平均、投資組合報酬、品質評分。
畢氏三元數生成器(Euclid 公式)
輸入上限 N(最大斜邊 c),工具用 Euclid 公式 a = m²−n²、b = 2mn、c = m²+n² 列出所有「原始畢氏三元數」(primitive triples — gcd(a,b,c)=1),並可選顯示非原始倍數。
圓柱表面積計算機(A = 2πr(r + h))
輸入圓柱嘅半徑 r 同高 h,工具計算總表面積(兩個圓底 + 側面)、側面積(lateral)、單個圓底面積,並換成 cm²、m²、in²、ft² 四個常用單位。
環形(圓環)面積計算機(A = π(R² − r²))
輸入外半徑 R 同內半徑 r,工具計算環形面積、外圓面積、內圓孔面積同環形闊度,亦顯示 mm²/cm²/m²/in²/ft² 多單位結果 — 適用於墊圈、油封、跑道、年輪計算。
Punnett 方格遺傳計算機(單基因雜交)
輸入兩位父母嘅基因型(例如 Aa × Aa),工具列出後代嘅基因型同表型比例,並顯示 2×2 Punnett 方格。
Hardy-Weinberg 平衡計算機(族群遺傳)
輸入隱性表型頻率 q²(或顯性等位基因頻率 p),工具用 p + q = 1、p² + 2pq + q² = 1 還原出三種基因型(純合顯性、雜合、純合隱性)嘅預期比例同攜帶者頻率。
板球所需擊球率(Required Run Rate)計算機
輸入目標分數、已得分、已用 over 同總 over 數,工具計算所需 run rate(RRR)、現時 run rate(CRR)、餘下 ball 數同每球需得分(runs per ball),方便板球迷追數同預測比賽結果。
棒球/壘球防禦率(ERA)計算機
輸入投手嘅自責分(earned runs)同投球局數(innings pitched),工具用 ERA = (ER × 9) / IP 計算每 9 局自責分嘅標準化指標 — MLB、NPB、KBO、CPBL 同國際棒總一致使用嘅核心投手評估數據。
十瓶保齡球計分計算機(含 strike/spare 獎分)
輸入十個 frame 嘅倒瓶數,工具按 World Bowling/USBC 規則處理 strike(X)同 spare(/)嘅 bonus 計分,並支援第十 frame 嘅 fill ball,即刻畀出每 frame 累計分同最終總分。
美式足球四分衛評分(NFL Passer Rating)計算機
輸入傳球嘗試(ATT)、完成(CMP)、總碼數(YDS)、達陣(TD)同抄截(INT),工具用 1973 年 NFL 正式採用嘅四成份加權公式計算 0–158.3 嘅 passer rating,並顯示對應評級(perfect 158.3 至 poor)同四個分項分數。
整體設備效能(OEE)計算機
輸入計劃生產時間、實際運轉時間、理想週期時間、總產量同良品數,工具用 OEE = Availability × Performance × Quality 計出整體設備效能(world-class ≥ 85%),即製造業同精益管理(TPM/lean)嘅核心 KPI,並逐項顯示三個因素分數。
保齡球差點分數(Bowling Handicap)計算機
輸入打者平均分(average)、聯賽基準(base,常用 200 或 220)同差點百分比(常用 80 %、90 % 或 100 %),工具用 handicap = max(0, ⌊(base − average) × percent / 100⌋) 計算每場應加分 — USBC、World Bowling 同絕大多數聯賽嘅標準計法,仲計埋多場 series 嘅差點總分。
高爾夫差點指數計算機(World Handicap System)
輸入近 20 場成績、球場 Course Rating 同 Slope Rating,工具用世界差點系統(WHS,USGA / R&A 2020)Rule 5 取最好 N 場 differential 嘅平均,計出官方 Handicap Index。
排版字級階梯計算機(Modular Type Scale)
輸入基準字體大小(px / rem)同階梯比例(minor third 1.2、major third 1.25、perfect fourth 1.333、golden ratio 1.618 等),工具生成完整一套排版字級(h1–h6、small、caption)— 設計師、開發者必備。
二補碼(Two's Complement)轉換計算機
輸入十進制數同位元寬度(8 / 16 / 32 / 64 bit),工具計算對應嘅二補碼二進制、十六進制表示,並顯示該位元寬度可表示嘅範圍 — CS 學生、嵌入式開發者必備。
兩個向量夾角計算機(2D / 3D)
輸入兩個 2D 或 3D 向量分量,工具用 cos θ = (u · v) / (|u| × |v|) 計算夾角(度同弧度),同時顯示點積、模長 — 圖形學、物理、機械、機器人入門必備。
向量投影計算機(projection of u onto v)
輸入兩個 2D 或 3D 向量 u、v,工具用 proj_v(u) = ((u · v) / |v|²) × v 計算 u 在 v 上嘅投影向量同純量投影(scalar projection) — 物理力學分解、3D 圖形學常用。
辛普森法數值積分計算機(複合 1/3 法則)
輸入函數 f(x)、積分上下限 a、b 同細分數 n(偶數),工具用複合辛普森 1/3 法則 (h/3)[f₀ + 4Σf_odd + 2Σf_even + fₙ] 計算定積分,誤差 O(h⁴) — 工程、物理、統計實務嘅標準工具。
兩比例 Z 檢驗計算機(A/B 測試顯著性)
輸入 A、B 兩組嘅樣本量同成功次數,工具計算合併比例、Z 統計量、雙尾 P-值同差異嘅 95% 信賴區間 — A/B 測試、市場研究、臨床試驗判斷統計顯著性必備。
診斷測試敏感性/特異性計算機(2×2 表)
輸入真陽性、假陽性、假陰性、真陰性嘅 2×2 計數,工具計算敏感性、特異性、陽性/陰性預測值、似然比、Youden 指數同整體準確率 — 醫療檢測、機器學習分類評估必備。
牛頓迭代法求根計算機(x_{n+1} = x_n − f / f′)
輸入 f(x) 同其導數 f′(x)、初始猜值 x₀ 同容忍誤差,工具用牛頓迭代法 x_{n+1} = x_n − f(x_n)/f′(x_n) 求出 f(x) = 0 嘅根、每步嘅迭代值同收斂判斷 — 數值分析經典工具。
Wilson 評分區間計算機(二項比例信賴區間)
輸入成功次數 x 同樣本量 n,工具用 Wilson 評分公式計算二項比例嘅 95% 信賴區間 — 即使小樣本或極端比例都比 Wald (normal-approx) 區間穩健,A/B 測試、民調、排名系統皆適用。
三角形重心計算機(三頂點座標)
輸入三角形三個頂點嘅 (x, y) 座標,工具給出重心座標 G = ((x₁+x₂+x₃)/3, (y₁+y₂+y₃)/3)、三邊長、三條中線長度同面積(鞋帶公式) — 幾何教學、CAD、結構平衡點計算必備。
二分法求根計算機(Bisection Method)
輸入連續函數 f(x)、左右端點 a 同 b(要求 f(a)·f(b) < 0)同容忍誤差,工具用二分法(將區間反覆對半切)逼近 f(x) = 0 嘅根、列出每一步嘅中點同符號變化 — 收斂率線性但極為穩健,係數值分析嘅入門求根算法。
梯形法數值積分計算機(Trapezoidal Rule)
輸入被積函數 f(x)、積分區間 [a, b] 同分割數 n,工具用複合梯形法 ∫f ≈ (h/2)·(f₀ + 2f₁ + … + 2f_{n-1} + f_n) 估算定積分,並同 Simpson 法、矩形法做收斂率比較 — 數值方法入門必學工具。
菱形面積計算機(A = ½ d₁ d₂)
輸入菱形嘅兩條對角線(或者邊長 + 夾角),工具用 A = ½ d₁ d₂、A = s² sin θ 等公式計算面積、周長、邊長 — DSE、IGCSE、SAT 必背幾何公式。
長方體(cuboid)體積/表面積/對角線計算機
輸入長 (L)、闊 (W)、高 (H),工具計出長方體嘅體積 V = LWH、表面積 S = 2(LW + WH + LH)、空間對角線 d = √(L² + W² + H²),同所有面對角線 — 數學、包裝箱、貨櫃、家具尺寸估算最基本嘅幾何計算。
圓扇形面積與弧長計算機
輸入半徑同圓心角(度或弧度),即時得出扇形面積、弧長、周界、弦長同弓高 — 設計、工程、幾何作圖、雷達覆蓋圖常用。
弓形(圓缺)面積計算機(Circular Segment)
輸入半徑同圓心角,計算弓形(弦同弧之間嘅面積)面積、弦長、弓高(sagitta)同周界 — 機械設計、管道部分填充、土木弧形構件估算必備。
體育場形(圓角矩形)面積計算機
輸入中間矩形長度 L 同半圓半徑 r,工具用 A = πr² + 2rL 同 P = 2πr + 2L 計算體育場形(discorectangle)嘅面積、周長同總長 — 田徑跑道、體操場地、藥丸形物體必備幾何工具。
幾何分佈機率計算機(首次成功)
輸入單次成功機率 p 同試驗次數 k,工具用 P(X=k) = (1−p)^(k−1)·p、P(X≤k) = 1−(1−p)^k 計算幾何分佈嘅機率質量、累積機率、期望值 1/p 同變異數 (1−p)/p² — 重試/品檢/賭局首勝模型必備。
超幾何分佈機率計算機(不放回抽樣)
輸入總體 N、成功類個數 K、抽樣數 n 同觀察成功 k,工具用 P(X=k) = C(K,k)·C(N−K,n−k) / C(N,n) 計算超幾何分佈機率、累積機率同期望/變異數 — 撲克牌、品檢、彩票、生態標記再捕獲模型核心。
合併標準差計算機(Pooled SD,t 檢定前提)
輸入兩組樣本嘅大小 n₁、n₂ 同標準差 s₁、s₂,工具用 s_p = √[((n₁−1)·s₁² + (n₂−1)·s₂²) / (n₁ + n₂ − 2)] 計算合併標準差、合併變異數同自由度 — 雙樣本 t 檢定、效應量 Cohen's d、meta-analysis 必備預處理步驟。
正八面體體積與表面積(V = √2/3 · a³)
輸入正八面體(regular octahedron)嘅邊長 a,工具用 V = (√2/3)·a³ 計算體積、A = 2√3·a² 計算表面積、內切球同外接球半徑 — 結晶學、骰子設計、幾何教學常用柏拉圖立體之一。
雙曲函數計算機(sinh / cosh / tanh)
輸入 x,工具用 sinh x = (eˣ − e⁻ˣ)/2、cosh x = (eˣ + e⁻ˣ)/2、tanh x = sinh x / cosh x 即時計算 sinh、cosh、tanh、coth、sech、csch — 相對論勞侖茲變換、懸鏈線、機器學習啟動函數常用。
歐拉函數 φ(n) 計算機(Euler's Totient)
輸入正整數 n,工具透過質因數分解計算 φ(n) = n·∏(1 − 1/p)(n 嘅唯一質因數 p)— 即 [1, n] 入面同 n 互質嘅整數個數,係 RSA 加密、歐拉定理同數論基礎。
擴展歐幾里得算法計算機(Bézout 同模反元素)
輸入兩個整數 a、b,工具用擴展歐幾里得算法計算 gcd(a, b) 同 Bézout 系數 (x, y) 使得 a·x + b·y = gcd(a, b);當 gcd = 1 時亦同時給出 a⁻¹ mod b — RSA、Diffie-Hellman 同模算術必備。
史特靈近似計算機(ln n! 同 n! 嘅近似)
輸入正整數 n,工具用史特靈公式 ln(n!) ≈ n·ln n − n + ½·ln(2πn) 計算 ln(n!) 同 n! 嘅估值,並對小 n 提供精確值同相對誤差 — 統計物理、組合數學、機率論必用。
格雷碼換算機(十進制 ↔ 二進制 ↔ Gray code)
喺十進制、二進制同反射二進制格雷碼(Gray code,G = N ⊕ (N >> 1))之間互換 — 旋轉編碼器、卡諾圖、量子位元、容錯計數系統嘅基本工具。
畢氏三元組生成器(原始 + 倍數)
輸入斜邊上限,用歐幾里得公式 a = m² − n²、b = 2mn、c = m² + n² 列出所有滿足 a² + b² = c² 嘅整數三元組(原始 + 倍數),並用顏色標示原始解。
輪盤莊家優勢/期望值計算機(American/European/French)
揀輪盤類型(歐式 0、美式 0/00、法式 0 + en-prison)、下注金額同投注類型(紅/黑、單/雙、列、街、分注、直注…),工具立即計出每次旋轉嘅期望值、莊家優勢百分比,同長線預期損失 — 賭場數學嘅標準教學工具。
3×3 矩陣行列式計算機(餘子式展開 + Sarrus 法則)
輸入 3×3 矩陣嘅 9 個元素,用餘子式展開(Laplace expansion)即時計算行列式 det(A)、伴隨矩陣(adjugate)同 — 如行列式非零 — 逆矩陣 A⁻¹;亦顯示 Sarrus 對角線速算演示。線性代數、變數變換 Jacobian、體積/面積、克拉默法則必用工具。
中國剩餘定理求解器(x ≡ a_i mod m_i 聯立同餘)
輸入一組同餘方程 x ≡ a₁ (mod m₁)、x ≡ a₂ (mod m₂)…,工具用擴展歐幾里得算法處理任意模數(唔需要兩兩互質),求出唯一最小非負解 x 同合併模數 M = lcm(m₁, m₂, …);若系統無解會明確報告。古典「韓信點兵」、RSA/密碼學、節氣/曆法計算嘅核心算法。
調和級數部分和計算機(H_n = 1 + 1/2 + 1/3 + … + 1/n)
輸入整數 n,工具求出調和級數第 n 項部分和 H_n = 1 + 1/2 + 1/3 + … + 1/n 嘅精確分子分母(BigInt)、十進制近似值,同 Euler-Mascheroni 公式 H_n ≈ ln(n) + γ + 1/(2n) − 1/(12n²) 嘅誤差比較 — 算法分析(快速排序、優惠券收集問題)、級數收斂理論嘅基礎。
割線法求根計算機(x_{n+1} = x_n − f·(x_n − x_{n−1}) / (f_n − f_{n−1}))
輸入 f(x)、兩個初始猜值 x₀ 同 x₁ 同容忍誤差,工具用割線法做迭代逼近 f(x) = 0 嘅根 — 不需要解析導數,亦無需區間包夾,係 Newton-Raphson 同 Bisection 之間嘅實用折衷。
拉格朗日多項式插值計算機(過 n 點唯一多項式 P(x) = Σ y_i · L_i(x))
輸入一組 (x, y) 數據點同目標 x,工具用拉格朗日公式 P(x) = Σ y_i · ∏_{j≠i}(x − x_j)/(x_i − x_j) 構造過全部點嘅唯一 n − 1 次多項式,並計算 P(x) — 數值方法、實驗數據擬合、缺失值補插嘅標準工具。
Sigmoid / Logit 函數計算機(σ(x) = 1/(1+e⁻ˣ) ↔ logit(p) = ln(p/(1−p)))
輸入實數 x 算 sigmoid σ(x) = 1/(1+e⁻ˣ) 同其導數 σ′(x) = σ(x)(1−σ(x)),或者輸入機率 p ∈ (0,1) 反算 logit(p) = ln(p/(1−p)) — 邏輯回歸、神經網絡、Bayesian 統計、流行病學 odds ratio 嘅核心轉換。
切比雪夫不等式計算機(P(|X − μ| ≥ kσ) ≤ 1 / k²)
輸入標準差倍數 k(≥ 1),工具用切比雪夫不等式算出「任何 *有限方差* 分布下,數據偏離均值至少 k 個標準差嘅機率上限 ≤ 1 / k²」— 唔需要假設常態分布,係統計、機器學習、風險管理嘅穩健分布尾部界。