线性回归 在数据分析中的应用

线性回归分析用于根据一个变量的值来预测另一个变量的值。要预测的变量称为因变量，用于预测变量值的变量称为自变量。 这种形式的分析可以预估线性方程的系数，涉及一个或多个能够最佳预测因变量值的自变量。线性回归适用于使预测和实际输出值之间的差异最小化的线或面。有一些简单线性回归计算器使用“最小二乘”法来发现一组成对数据的最佳拟合线。然后从 Y（自变量）估算 X（因变量）的值。