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【24h】

Visualising least-squares regression

机译:可视化最小二乘回归

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摘要

Linear regression helps to describe how a response(dependent)variable y changes as an explanatory(independent)variable x changes. Its main purpose is to predict the value of y for a particular value of x. The least-squares regression line of y on x is the straight line that makes the sum of the squares of the vertical distances of the data points from the line as small as possible.
机译:线性回归有助于描述响应(因变量)y如何随着解释性(独立)变量x的变化而变化。其主要目的是针对x的特定值预测y的值。 x上y的最小二乘回归线是使数据点与该线的垂直距离的平方之和尽可能小的直线。

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