线性回归是一种用于预测数值变量的统计方法。它假设两个变量之间存在线性关系，并使用该关系来预测因变量的值。
线性回归的基本原理
线性回归模型可以表示为： [ y = ax + b ] 其中，( y ) 是因变量，( x ) 是自变量，( a ) 是斜率，( b ) 是截距。
变量的选择
在选择自变量时，应考虑以下因素：
- 相关性：自变量与因变量之间应该有较强的相关性。
- 显著性：自变量对因变量的影响应该显著。
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：有多个自变量和一个因变量。
模型评估
在评估线性回归模型时，常用的指标包括：
- 决定系数（R²）：衡量模型对数据的拟合程度。
- 均方误差（MSE）：衡量预测值与实际值之间的差异。
实践案例
线性回归模型图解
总结
线性回归是一种简单而强大的预测方法，适用于许多领域。通过合理选择变量和评估模型，可以有效地使用线性回归进行预测。