API de Regresión Lineal

Regresión lineal por mínimos cuadrados como API, calculada local y determinísticamente. El endpoint lineal ajusta la mejor línea recta y = a + b·x a través de un conjunto de puntos x/y por mínimos cuadrados ordinarios, devolviendo la pendiente b = Σ((x−x̄)(y−ȳ))/Σ(x−x̄)², la intersección a = ȳ − b·x̄, la ecuación lista para usar, la correlación de Pearson r y el coeficiente de determinación R² (la fracción de varianza que la línea explica), y los errores estándar residual y de pendiente — los puntos (1,2),(2,4),(3,5),(4,4),(5,5) se ajustan a y = 2.2 + 0.6·x con R² = 0.6, y un conjunto perfectamente lineal devuelve R² = 1. Pase un predict_x y también extrapola el valor ajustado en ese punto. El endpoint predict evalúa y = intersección + pendiente·x para una línea conocida. Las listas x e y pueden darse como valores separados por comas (x=1,2,3&y=2,4,5) o como arreglos JSON en un cuerpo POST y deben tener la misma longitud. Todo se calcula local y determinísticamente, por lo que es instantáneo y privado. Ideal para desarrolladores de aplicaciones de ciencia de datos, análisis, BI, pronósticos, preprocesamiento de aprendizaje automático y educación en estadística, herramientas de línea de tendencia y mejor ajuste, y paneles de control. Cálculo puramente local — sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada almacenado. 2 endpoints. Esta es la línea de regresión; para la correlación de Pearson sola o estadísticas descriptivas use una API de estadísticas y para distribuciones de probabilidad una API de probabilidad.