线性回归是什么意思（线性回归的概念）

线性回归方程是什么意思

解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互**；解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；随机误差项服从正态分布。

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性。一般指线性关系。即y=a^x+b^。b^是截距，a^是斜率。

回归线方程是线性回归方程或回归直线方程。线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。

线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。

线性回归关系是什么意思?

1、线性回归关系是什么意思？线性回归是一种统计方法，用于分析变量之间的线性关系。它意味着两个变量之间的关系可以用一条直线来描述，其中一个变量是因变量，另一个是自变量。简单来说，线性回归是一种用来预测因变量变化的方法，它基于自变量的值，对因变量进行估计和预测。

2、线性通常是指变量之间保持等比例的关系，从图形上来看，变量之间的形状为直线，斜率是常数。这是一个非常强的假设，数据点的分布呈现复杂的曲线，则不能使用线性回归来建模。13 误差服从均值为零的正态分布 误差可以表示为误差 = 实际值 - 预测值。

3、线性回归是一种统计学上的预测模型，它试图通过建立变量之间的线性关系来预测一个响应变量。其相关解释如下：线性回归的目标是通过最小化误差平方和，找到一个最佳拟合线，从而对给定的自变量（或特征）进行预测。线性回归模型通常表示为：y=ax+b，其中a是斜率，b是截距。

4、所谓线性回归是指用一个线性方程近似表示变量之间的变化规律，所给的资料不一定绝对线性相关，可以近似相关。线性相关的含义是指变量之间的关联程度可以用线性规律来说明，或者说，经过一定的“平移”后的变量之间大致成正比例的关系。

回归是什么意思

1、回归意思：指回还，返回；后退，**。【词语】：回归 【拼音】：huí guī 回归基本释义：发生**或表现**；常指趋于接近或退回到中间状态。回归引证解释：回还，返回。郭沫若《浪漫**和现实**》：“﹝屈原﹞他是完全由现实出发而又回归到现实，并完全把自己的生死都置诸度外的。

2、回归，意味着返回或回到某个起点。这个词语可以用在多种情境中，比如回到家中、回到原来的位置或者回到某个特定的状态。 在历史的语境中，“回归”一词也有退步或**的含义，指的是事物发展或状态向不好的方向变化。 拼音“huí guī”正确地表达了“回归”的发音。

3、回归指回还，返回。回归 读音：huí guī。发生**或表现**；常指趋于接近或退回到中间状态。归回。回还，返回。后退，**。出处：明代施耐庵《水浒传》第七一回：“话说宋公明一打东平，两打东昌，回归山寨忠义堂上，计点大小头领共有一百八员，心中大喜。

4、回归 ：huí ɡuī 回到（原来地方）；归回：～自然ㄧ～祖国 ㄧ这个研究单位**几年后，又～科学院了。

5、回归的意思是发生**或表现**，还有回到原处的意思。读音 回归的拼音是【huí guī】。 注音 ㄏㄨㄟˊㄍㄨㄟ。字义分解 回：指走向原来的地方。归：指返回，回到本处。笔画 回（6画）：竖、横折、竖、横折、横、横。归（5画）：竖、撇、横折、横、横。

多元线性回归是什么意思?

1、多元线性回归是一种用于建立多个自变量和一个因变量之间关系的统计模型。

2、多元回归是两个或两个以上自变量与因变量之间建立回归关系的一种回归分析方法。多元线性回归与一元线性回归一样，都需要根据最小二乘法使回归系数b达到最小值，对Q求偏导数，并使这些偏微分方程等于0，建立正规方程组，求解得到（偏）回归系数和回归截距。

3、一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。

4、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

线性回归相关系数r是什么意思?

在线性回归中，相关系数 r 是一个重要的统计量，用于衡量两个变量之间的线性关系强度。

综述：回归方程中r是相关系数，R是复相关系数。复相关系数是测量一个变量与其他多个变量之间线性相关程度的指标。它不能直接测算，只能采取一定的方法进行间接测算。是度量复相关程度的指标，它可利用单相关系数和偏相关系数求得。 复相关系数越大，表明要素或变量之间的线性相关程度越密切。

相关系数R表示两个变量之间线性相关关系，r大于0时两个变量呈正相关；r小于0时两个变量呈负相关。r的绝对值在1与-1之间。r的绝对值越接近1，两个变量线性相关性越强；r的绝对值接近于0时表明两个变量几乎不存在线性相关关系。通常r 绝对值大于0.75时就认为两个变量有很强的线性相关关系。

r是相关系数，r=∑（Xi-X）（Yi-Y）/根号[∑（Xi-X）×∑（Yi-Y）]，上式中”∑”表示从i=1到i=n求和。要求这个值大于5%。对大部分的行为研究者来讲，最重要的是回归系数。年龄增加1个单位，文档的质量就下降 -.1020986个单位，表明年长的人对文档质量的评价会更低。

线性回归r2指的是相关系数，一般机器默认的是r99，这样才具有可行度和线性关系。 当根据试验数据进行曲线拟合时，试验数据与拟合函数之间的吻合程度，用一个与相关系数有关的一个量‘r平方’来评价，r^2值越接近1，吻合程度越高，越接近0，则吻合程度越低。

就是俩个统计量的相关系数，简单来讲越接近1，线性相关度越大，越接近0，线性相关度越小。我认为找一本概率论或者是统计方面的书会有详细的解释。不过如果不做深入研究也没必要了解太多。