線性迴歸計算
定義
線性迴歸建模直線觀察到的數據透過使用一個線性方程變量之間的關係是一種方法。這是相同的所有形式的迴歸分析，專注於y的給定的X的條件概率分佈，而不是在Y和X，它是多變量分析中的域的聯合概率分佈。兩個變量之間的標量變量Y被認爲是解釋變量和其他的一個或多個變量X被認爲是因變量表示 。
線性迴歸方程式：
線性迴歸直線Y=A+BXY=A+BX，其中X爲解釋變量，Y是變量的公式。直線的斜率爲B ，A爲截距（當X = 0時Y的值）。
線性函數使用線性迴歸和未知的模型參數估計從數據模型中的數據。這種方法被稱爲線性模型的建模數據。一般說，線性迴歸分配到一個模型，其中X的值是y的條件均值X的線性迴歸的仿射函數，很少有機會參考模型的中位數，或其他一些量化的條件y分佈給定的X表示爲X的一個線性函數.
要獲得像B線的斜率，說明平均Y ，因變量線性迴歸計算平均X， 截距 線，迴歸方程和輸入這個在線計算器是一個必不可少的工具來分析給定的兩組數據之間的關係 。
