如何用线性回归模型做数据分析?

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编辑导语:在日常事情中,许多时候城市用到数据阐明的要领,线性回归模子看起来很是简朴,但实际上它的十分重要;本文作者分享了关于如何用线性回归模子做数据阐明的要领,我们一起来进修一下。

如何用线性回归模子做数据阐明?

一、什么是线性回归

线性回归是操作线性的要领,模仿因变量与一个或多个自变量之间的干系;对付模子而言,自变量是输入值,因变量是模子基于自变量的输出值,合用于x和y满意线性干系的数据范例的应用场景。

线性回归应用于数据阐明的场景主要有两种:

驱动力阐明:某个因变量指标受多个因素所影响,阐明差异因素对因变量驱动力的强弱(驱动力指相关性,不是因果性);

预测:自变量与因变量呈线性干系的预测;

模子数学形式:

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