Линейная регрессия — это статистический метод, используемый в прогнозном моделировании. Он используется для определения силы связи между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Это расширение корреляционного анализа, которое можно использовать для объяснения взаимосвязи между двумя или более переменными. Модель линейной регрессии основана на линейном или полиномиальном уравнении и может быть легко реализована с помощью компьютеров.
Линейная регрессия широко используется в таких областях, как экономика, финансы и инженерия. Его можно использовать для определения цен на актив, изучения поведения потребителей и выявления спроса на продукт. В технике его можно использовать для изучения взаимосвязи между изменением температуры и изменением давления, а также для прогнозирования успеха конкретной конструкции.
Процесс линейной регрессии включает в себя подбор наиболее подходящей линии через заданные точки данных. Эта линия называется линией регрессии и используется для прогнозирования значений будущих точек данных. Линейная регрессия опирается на предположения о данных, которые необходимо поддерживать, чтобы модель работала. В частности, ошибки должны быть нормально распределены, взаимосвязи должны быть линейными и не должно присутствовать никаких влиятельных точек.
Линейная регрессия — чрезвычайно полезный инструмент для прогнозирования будущих значений, когда связь между переменными линейна. Это доступный и мощный инструмент для понимания сложных данных. Он также популярен среди статистиков из-за простоты использования и эффективности прогнозирования данных.
