程只有一个输入变量具有以下

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形式 请注意您可能会遇到使用不同符号或顺序略有不同的该等式的版本（例如Y = a + bX但它们本质上具有相同的形式。 在我们的等式中 Y 描述您尝试预测的因变量。 X 描述输入变量。 m 描述直线的斜率 b 描述 y 轴（图表上的垂直轴处的估计截距 您可能再次在小时候的代数课上学到了一些有关线性方程的知识。如果您不记得了那也没关系但在我们继续深入之前可能值得完善一下基础知识！ 线性回归模型对哪些类型的数据进行建模？ 您可以使用线性回归对各种输入和输出变量之间的关系进行建模。然而这些值必须始终是定量的即数字。虽然您可以使用线性回归对定性（或分类数据进行建模但这需要首先为数据分配数值。这种技术称为虚拟编码我们将在第  节中更详细地介。

绍它图所示用于线性回归的值可以包括幸福与收入的数值测量或其他内容例如体重与身高。您甚至可以使用线性回归来尝试预测某人的身高如何影响他们的收入。然而这凸显了线性回归的一个重要局限性——虽然绘制人们的身高与工资的关系图可能看似表明了因果关系但事实并非 贝宁 手机号码数据 如此。常识告诉我们一个人的身高不太可能影响他们的收入。 这说明了线性回归的一个局限性。也就是说它对于识别两个变量之间的相关性很有用但不一定是因果关系。在使用线性回归模型进行任何预测分析时这是一个值得考虑的非常基本的事实始终需要常识。 为什么叫线性回归？ 出于好奇您可能会想为什么称为线性回归？虽然该技术的名称听起来比实际情况更复杂但它实际上只是一个简单的描述符。“线性”是指您正在测量两个或多。



个变量之间的线性关系。同时“回归”是指通过“返回”或“回归”来推断输出数据以了解这些数据的来源。一旦你知道它的意思它就有意义了！  为什么线性回归很重要？ 线性回归之所以重要有几个原因。首先它具有纯粹的统计用途 线性回归可以帮助您预测未来的结果或识别丢失的数据。 线性回归可以帮助您纠正或发现数据集中可能的错误识别或估计正确的值。 线性回归可以通过确定R 方值（确定因变量的变化有多少是由自变量解释的来帮助您衡量两组变量之间关系的强度 除此之外它还有广泛的应用。多年来它已在从经济学到自然科学和社会科学的各个学科中得到应用。简而言之统计学家很好理解。这意味着数据分析师拥有一套清晰且经过充分测试的指南可以帮助快速准确地对数据进行建模。 近年来由于企业现在可以。