線性回歸意思

線性回歸（Linear Regression）是一種統計學方法，用於建立一個或多個自變量（independent variables）和一個因變量（dependent variable）之間的線性關係模型。這個模型通常用一個線性方程來表示，其中因變量是自變量的函數，並可能包括一個誤差項。

線性回歸的目標是找到最佳的線性模型，以便能夠根據自變量的值來預測因變量的值，或者解釋因變量如何隨自變量的變化而變化。在實踐中，線性回歸常用於數據分析和預測，例如預測房屋的價格、分析溫度變化對作物產量的影響等。

線性回歸有不同的類型，包括簡單線性回歸（Simple Linear Regression）和多變量線性回歸（Multiple Linear Regression）。簡單線性回歸涉及一個自變量和一個因變量，而多變量線性回歸涉及多個自變量和一個因變量。

線性回歸模型通常使用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）來估計模型的參數，即線性方程中的係數。這些係數可以用來預測新數據的因變量值，或者用來解釋自變量與因變量之間的關係。