一元线性回归代码

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一元线性回归是统计学中常用的一种方法，用于分析两个连续变量之间的关系。在一元线性回归中，我们有一个自变量（或称为解释变量或特征）和一个因变量（或称为响应变量或目标）。它们之间的关系被假设为线性的，即可以用一条直线来描述。
一元线性回归的目标是找到最佳拟合的直线，使得观测数据与模型预测值之间的误差最小化。通常使用最小二乘法来拟合直线，即通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来确定回归系数
# e, ^- ~; b( G/ `6 y% `- }一旦得到了回归系数，我们就可以使用回归模型来进行预测。给定一个新的自变量值 ( x )，我们可以通过代入回归系数来计算对应的因变量值
: @, H4 M4 i; O2 `' y6 L% W在实际应用中，可以使用各种统计软件或编程语言（如Python中的NumPy和Scikit-learn）来进行一元线性回归分析，拟合模型并进行预测


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