数据分析师-数据挖掘与机器学习-回归分析_变量选择与模型构建.docx

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回归分析基础

1回归分析的定义与应用

回归分析是一种统计学上的方法，用于确定两个或多个变量间的关系。它主要通过建立一个数学模型来预测一个变量（因变量）如何随其他变量（自变量）的变化而变化。回归分析在多个领域有广泛应用，包括经济学、社会科学、医学研究、工程学等，用于预测、控制和优化。

1.1简单线性回归

简单线性回归是最基本的回归分析形式，它涉及一个自变量和一个因变量。模型假设因变量与自变量之间存在线性关系。模型可以表示为：

[y=_0+_1x+]

其中，(y)是因变量，(x)是自变量，(_0)是截距，(_1)是斜率，()是误差