線形回帰とは何ですか?

線形回帰 （せんけいかいき、 英: linear regression ）とは、説明変数（独立変数ともいう）に対して目的変数（従属変数、あるいは反応変数ともいう）が 線形 またはそれから近い値で表される状態。 線形回帰は 統計学 における 回帰分析 の一種であり、 非線形回帰 と対比される。 線形回帰のうち、説明変数が1つの場合を 線形単回帰 （simple linear regression）や 単純線形回帰 や 単変量線形回帰 （univariate linear regression）、2つ以上の場合を 線形重回帰 （multiple linear regression）や 多重線形回帰 や 多変量線形回帰 （multivariate linear regression）と呼ぶ。

線形回帰モデルとは何ですか?

線形回帰モデルは比較的単純で、予測を生成するための解釈しやすい数式を提供します。 線形回帰は確立された統計的手法であり、ソフトウェアとコンピューティングに簡単に適用できます。 企業はこれを使用して、生データをビジネスインテリジェンスと実用的なインサイトに確実かつ予測可能な方法で変換します。

線形回帰モデルを一般化した数式ってなんですか?

これが線形回帰モデルを一般化した数式です。 説明変数が一つだけだった時は線形回帰モデルは直線の形をしていましたが、説明変数が増えれば増えるほど線形回帰モデルはどんどんグニャグニャに複雑になっていくでしょう。