线性回归方程公式

其基本公式为 y = mx + b，其中 y 是因变量（预测值或响应变量），x 是自变量（解释变量或预测因子），m 是斜率（表示 x 每变化一个单位时 y 的平均变化量），而 b 是截距（当 x 为0时 y 的值）。

在线性回归中，我们通常使用最小二乘法来估计 m 和 b 的值，以使得观测值与模型预测值之间的残差平方和最小。通过收集数据并计算样本的均值、方差和协方差，我们可以得到斜率 m 和截距 b 的估计值。

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