原書分析案例 9.2，使用 ORDERS.xlsx 建立銷售額預測利潤的簡單線性迴歸，並將模型直接套用到 5,000 美元訂單的預測情境。
企業希望知道訂單銷售額與利潤之間是否存在穩定關係，並估計一筆 5,000 美元銷售額的平均預測利潤。
| 資料檔 | 自變數 | 應變數 | 預測情境 |
|---|---|---|---|
ORDERS.xlsx |
銷售額 | 利潤 | 銷售額＝5,000 美元 |
由 Excel 或 R 以銷售額為自變數、利潤為應變數執行線性迴歸。建立方程式後，把 5,000 代入模型；人工智慧只負責解釋模型與預測的管理意義。
| 項目 | 原書結果 |
|---|---|
| 迴歸方程式 | 利潤＝0.19 × 銷售額 − 163.78 |
| 5,000 美元銷售額的預測平均利潤 | 約 807.48 美元 |
計算方式：0.19 × 5,000 − 163.78 ≈ 807.48（依原書模型係數與結果）。
斜率 0.19 表示在此模型與資料範圍內，銷售額每增加 1 美元，預測平均利潤約增加 0.19 美元。截距 −163.78 是模型在銷售額為 0 時的數學估計，不一定具有直接營運意義。807.48 美元是平均預測，不代表每筆 5,000 美元訂單都會得到相同利潤。
已知 Excel 線性迴歸模型為「利潤＝0.19 × 銷售額 − 163.78」，且銷售額 5,000 美元時，原書預測平均利潤約 807.48 美元。請解釋斜率、截距與預測值的商業意義，並提醒模型外推與單筆實際結果的限制。