回歸方程意思

回歸方程（Regression Equation）是一種用來描述因變量（dependent variable）與自變量（independent variable）之間關係的數學方程式。在統計學中，回歸分析是用來找出數據之間的關係，並預測因變量的值。

回歸方程的通用形式是：

y = b0 + b1x + e

其中：

• y是因變量，即我們想要預測的值。
• x是自變量，即我們用來預測y值的變量。
• b0是回歸直線的截距，即當x=0時的y值。
• b1是回歸直線的斜率，表示x每增加一個單位，y值平均增加b1個單位。
• e是誤差項，表示觀察到的y值與預測的y值之間的差異，它通常是一個隨機變量。

回歸方程的類型有很多，包括線性回歸、對數線性回歸、指數回歸、二次回歸等。最常見的是線性回歸，其中因變量y和自變量x之間的關係是線性的。

例如，在一個簡單的線性回歸模型中，我們可能想要預測房屋的價格（因變量y），根據房屋的大小（自變量x）。我們可以建立一個回歸方程來描述這種關係，並使用這個方程來預測新房屋的價格。