一元线性回归(原理) 👩🏫📈
•
2025-02-26 11:36:19
摘要 一元线性回归是一种简单但强大的统计工具，用于研究两个变量之间的关系 📊。当我们想要理解一个因变量（通常用Y表示）如何随着一个自变量
一元线性回归是一种简单但强大的统计工具，用于研究两个变量之间的关系 📊。当我们想要理解一个因变量（通常用Y表示）如何随着一个自变量（通常用X表示）的变化而变化时，一元线性回归就显得尤为有用 💡。
首先，我们需要收集一些数据点，这些数据点将帮助我们建立模型 🗂️。然后，通过最小二乘法来确定最佳拟合直线，这条直线能够以最小的误差来描述X和Y之间的关系 ✨。在这个过程中，我们会得到两个关键参数：斜率（b）和截距（a），它们共同构成了回归方程：Y = a + bX 🔄。
斜率告诉我们当自变量X增加一个单位时，因变量Y平均会增加多少 📈。而截距则是在X为零时预测的Y值，尽管这在实际应用中可能没有太多意义 🛠️。
最后，我们可以通过计算R²值来评估模型的好坏，R²值越接近1，说明模型对数据的拟合程度越好 🎉。通过这些步骤，我们可以利用一元线性回归有效地预测和分析变量间的关系 🚀。
数据分析 统计学 机器学习
版权声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
标签：