数据分析:一元线性回归分析的解释

回归分析是一种重要的统计数据分析方法，用数理统计的方法处理因果影响因素(自变量)和预测对象(因变量)。

回归分析的目的:

1.预测-预测未来趋势。

2.因子分析——研究哪个因子是最有影响力的因子。

什么是一元线性回归？

在回归分析中，只包含一个自变量和一个因变量，它们之间的关系可以用一条直线近似表示。这种回归分析称为一元线性回归分析。

例如:

如图，有一家公司，每月的广告费用和产出销售额如下图所示。在象限上绘制数据得到散点图，用excel做拟合直线。

如何评价回归线的拟合程度；

画出来的拟合直线只是一个近似值，因为很多点肯定不会落在直线上。R的平方，也称为判断系数，用来判断回归方程的拟合程度。

r的平方在0-1之间，越接近1，拟合度越高，数据相关性越好。