线性回归模型：原理、应用及优缺点 - 深入理解数据分析方法

线性回归模型是一种用于预测连续数值的统计模型。它假设目标变量与自变量之间存在线性关系，并试图通过拟合一个最佳的线性函数来对目标变量进行预测。\n\n线性回归模型的数学表达式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε，其中Y表示目标变量，X1, X2, ..., Xn表示自变量，β0, β1, β2, ..., βn表示模型的系数，ε表示随机误差项。\n\n线性回归模型的求解过程通常使用最小二乘法，它的目标是找到最佳的系数估计值，使得预测值与实际观测值之间的误差平方和最小。\n\n线性回归模型的优点包括简单易理解、计算效率高、可解释性强等。然而，它也有一些限制，例如对数据的线性关系假设、对异常值和离群点的敏感性等。\n\n线性回归模型在许多领域都有广泛的应用，如经济学、金融学、社会科学等。它可以用于预测股票价格、销售量、房价等连续数值变量。