线性回归案例分析

线性回归是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们理解变量之间的关系。以下是一个线性回归的案例分析。

案例背景

假设我们想要研究某个城市的房价与房屋面积之间的关系。

我们收集了以下数据：

我们使用线性回归模型来建立房屋面积与价格之间的关系。模型如下：

价格 = β0 + β1 * 面积 + ε

其中，β0 是截距，β1 是斜率，ε 是误差项。

通过最小二乘法，我们可以计算出 β0 和 β1 的值。

使用 R² 值来评估模型的拟合程度。R² 值越接近 1，说明模型拟合得越好。

通过模型，我们可以预测新房屋的价格。