线性回归是指

线性回归是一种统计分析方法，用于研究一个连续变量与一个或多个变量之间的关系。它通过找到最佳拟合直线来预测结果。房价预测中，房屋面积、位置和房龄可作为输入变量，回归方程能估算房屋价值。销售额预测中，广告投入和季节因素影响销量，回归模型能建立数学关系式。这种方法广泛应用于金融风险评估、医疗诊断和气候预测等领域，帮助人们理解变量间的关联程度。

线性回归的核心是最小化预测值与实际值之间的误差平方和。它假设自变量与因变量存在线性关系，可通过散点图直观展示。在股票市场分析中，历史价格和交易量能预测未来走势。工业生产中，温度、压力和时间参数影响产品质量，回归模型能优化生产条件。教育研究中，学习时间和考试成绩的关系也能通过这种方法量化分析，为教学改进提供数据支持。