線形回帰は、統計数学のプロセスです。 これは、変数間の関係の強さの数値的尺度を提供します。一方の独立変数は、もう一方の従属変数との関連があると想定されます。 この関係は、原因と結果の1つであるとは想定されていませんが、可能性はありますが、単に相関関係の1つであることに注意してください。
例
トラックチームのランナーのリストと、個々のトレーニングログおよび5Kの実行時間があるとします。 トレーニングで走るマイル数Mが、5KのパフォーマンスTに影響を与えると想定できます。 Mを独立変数、Tを従属変数として、T対のグラフをプロットできます。 Mし、このグラフを関係が存在するかどうかの視覚的な推定として使用します。
回帰直線
他の直線と同様に、回帰直線はy = ax + bの形式を取ります。ここで、yは従属変数、aは 線の傾き、xは独立変数、bは線が交差するy軸上の点です。