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什么是线性回归
夜鹰教程网 来源:www.yyjcw.com 日期:2023-5-30 20:36:16
线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计学方法。线性回归模型假设因变量(也称为响应变量)与自变量(也称为解释变量或特征)之间存在线性关系,即通过一条直线来描述它们之间的关系。

线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计学方法。线性回归模型假设因变量(也称为响应变量)与自变量(也称为解释变量或特征)之间存在线性关系,即通过一条直线来描述它们之间的关系。

线性回归的目标是基于已知的自变量和因变量数据,通过拟合一条最优直线(也称为回归线),来预测未知的因变量数据。回归线通常由一个截距和一组斜率组成,其方程可以表示为:

y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn

其中,y是因变量,x1到xn表示自变量,b0到bn为回归系数,它们代表了自变量对因变量的影响程度。在线性回归中,回归系数的确定是通过最小化残差平方和(即观测值与回归线之间的差异)来实现的。

线性回归通常用于连续型变量的预测和建模,例如预测房价、销售额、股票价格等。此外,线性回归还可以扩展到多变量线性回归,即同时考虑多个自变量对因变量的影响。


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