线性回归是啥?

线性回归是一种统计方法，用来研究变量之间的关系。它通过一条直线来描述自变量和因变量的变化趋势，比如身高和体重的关联。这条直线能预测一个变量的值，已知另一个变量的值。这个方法简单实用，广泛应用于数据分析、经济预测和科学研究等领域。

线性回归的核心是最小化误差，让预测值和实际值尽可能接近。它需要计算斜率和截距，确定直线的位置。数据点越接近这条线，模型越准确。这个方法假设变量之间存在线性关系，实际应用中需要检查数据的合理性，避免错误结论。