如何在单个图中绘制不同数据集的平均线性回归图

在单个图中绘制不同数据集的平均线性回归图，可以通过以下步骤实现：

数据准备：首先，需要准备不同数据集的数据。每个数据集应包含两个变量，一个作为自变量（x），一个作为因变量（y）。确保数据集的大小足够大，以获得准确的回归结果。
绘制散点图：使用前端开发技术，如JavaScript和HTML5的Canvas或SVG，绘制散点图。将每个数据集的数据点绘制在图表上，x轴表示自变量，y轴表示因变量。确保每个数据集的数据点使用不同的颜色或符号以区分。
计算回归线：对于每个数据集，使用线性回归算法计算回归线。可以使用现有的统计库或自己实现回归算法。回归线由斜率和截距表示，可以通过最小二乘法等方法计算得出。
绘制回归线：使用前端开发技术，在散点图上绘制回归线。根据回归线的斜率和截距，计算自变量范围内的对应因变量值，并将这些点连接起来形成一条直线。
绘制平均线：对于每个数据集，计算因变量的平均值。使用前端开发技术，在散点图上绘制平均线。平均线可以是一条水平线，表示所有数据点的平均值。
添加图例：为了清晰地表示不同数据集的回归线和平均线，可以添加图例。图例应包含每个数据集的标识符和对应的颜色或符号。
添加交互功能：为了增强用户体验，可以添加交互功能。例如，当用户将鼠标悬停在数据点上时，显示该数据点的具体数值。或者，当用户点击图例中的某个数据集时，显示或隐藏该数据集的回归线和平均线。

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