线性回归是一种用于预测数值型因变量的统计方法。它通过建立一个线性模型来描述因变量与自变量之间的关系。
线性回归的类型
- 简单线性回归：只有一个自变量和一个因变量。
- 多元线性回归：包含多个自变量和一个因变量。
线性回归的原理
线性回归模型可以表示为：
$$ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n + \epsilon $$
其中，$y$ 是因变量，$x_1, x_2, ..., x_n$ 是自变量，$\beta_0, \beta_1, ..., \beta_n$ 是回归系数，$\epsilon$ 是误差项。
线性回归的应用
线性回归广泛应用于各个领域，例如：
- 经济学：预测股票价格、消费支出等。
- 医学：预测疾病风险、治疗效果等。
- 工业：预测生产效率、设备故障等。
学习资源
想要了解更多关于线性回归的知识，可以参考以下链接：
线性回归模型图解