线性回归是一种用于预测数值变量的统计方法。它通过建立一个线性模型来预测因变量与自变量之间的关系。以下是一些关于线性回归的关键点：
- 线性模型：线性回归模型通常表示为
y = mx + b，其中y是因变量，x是自变量，m是斜率，b是截距。 - 最小二乘法：线性回归使用最小二乘法来估计模型的参数，即斜率和截距。
- 预测能力：线性回归可以用来预测新的数据点的值。
线性回归的应用
线性回归广泛应用于各种领域，例如：
- 经济学：预测股票价格、GDP增长率等。
- 统计学：分析数据之间的关系。
- 机器学习：作为许多更复杂模型的基石。
学习资源
想要深入了解线性回归，以下是一些推荐的学习资源：
线性回归图表示例
希望这些信息能帮助您更好地理解线性回归！