La regressione lineare è un processo in matematica statistica. Fornisce una misura numerica della forza di una relazione tra variabili, una delle quali, la variabile indipendente, si presume abbia un'associazione con l'altra, la variabile dipendente. Nota che questa relazione non è considerata di causa ed effetto, sebbene possa esserlo, ma semplicemente di correlazione.
Un esempio
Supponiamo che tu abbia un elenco di corridori in una squadra di atletica, insieme ai loro registri di allenamento individuali e ai tempi di corsa di 5K. Puoi presumere che il numero di miglia percorse in allenamento, M, influenzi le loro prestazioni 5K, T. Con M come variabile indipendente e T come variabile dipendente, puoi tracciare un grafico di T vs. M e usa questo grafico come stima visiva dell'esistenza di una relazione.
La linea di regressione
Come con qualsiasi retta, una retta di regressione assume la forma y = ax + b, in cui y è la variabile dipendente, a è la pendenza della linea, x è la variabile indipendente e b è il punto sull'asse y in cui la linea lo attraversa.
