Простая линейная регрессия — это статистический метод, используемый для установления взаимосвязи между двумя переменными, где одна является независимой, а другая — зависимой переменной. Этот метод называется «линейным», потому что он предполагает, что связь между переменными представляет собой прямую линию. В этом блоге мы объясним, как выполнить простую линейную регрессию с помощью кода Python. Допустим, у нас есть набор данных с двумя переменными: X и Y. Мы хотим использовать..

Вы слышали выражение «не считай цыплят, пока они не вылупились»? Что ж, теперь вам не нужно использовать линейную регрессию. Из этого введения вы узнаете больше о линейной регрессии и о том, как объяснить ее просто своему ребенку или просто для собственного обучения. Итак, вы хотите знать, сколько цыплят или, вернее, яиц вы собираетесь получить за определенное время? Ну, линейная регрессия здесь, чтобы спасти положение! В этом упражнении мы будем использовать так называемую простую..

Линейная регрессия — один из самых популярных статистических методов, который используется для прогнозного анализа. Он показывает линейную связь между зависимой (y) переменной и одной или несколькими независимыми (y) переменными. yᵢ = b₀ + b₁xᵢ + ε у = зависимая переменная х = независимая переменная b₀ = точка пересечения линии регрессии (степень свободы) b₁ = коэффициент линейной регрессии ε = член ошибки Типы линейной регрессии Простая линейная регрессия ...