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线性回归通过数据拟合一条直线，以找到斜率和截距的最佳拟合值。
线性回归的目标
什么是线性回归？
线性回归使以下模型适应您的数据：
斜率表示直线的陡峭程度。它等于Y的变化量对应X的每一个单位变化量，用Y轴的单位除以X轴的单位表示。如果斜率是正的，Y随着X的增加而增加。如果斜率为负，Y随着X的增加而减小。
Y轴截距是直线在X = 0时的Y值。它定义了直线的高度。
简单线性回归vs多元线性回归
上面显示了简单的线性回归。这里只有一个X变量。相反，多元线性回归将Y定义为包含多个X变量的函数。更一般地说，还有其他类型的关系，其中可以使用多个X变量来描述单个Y变量。这些方法统称为多元回归(多元线性回归是多元回归的一种)。
线性回归vs逻辑回归
在简单线性回归中，因变量(Y)是连续的，这意味着它可以取任何范围的值。在某些情况下，Y变量可能不是连续的。例如，如果Y变量只能是两个值中的一个(例如，是或否、正面或反面、雄性或雌性老鼠等)，那么它就被称为二元分类变量。在这种情况下，线性回归是不合适的。相反，您可以考虑使用逻辑回归，它对观察给定结果(有时称为“成功”)的概率进行建模。与线性回归一样，逻辑回归可以有一个或多个X变量。
线性回归的运作原理
线性回归是如何工作的，平方最小值
线性回归的目标是调整斜率和截距的值，以找到最能从x预测Y的直线。更准确地说，回归的目标是最小化点到直线的垂直距离的平方和。为什么要最小化距离的平方和呢?为什么不简单地把实际距离的和最小化呢?
如果随机散点遵循高斯分布，则更有可能出现两个中等大小的偏差(例如每个偏差5个单位)，而不是一个小偏差(1个单位)和一个大偏差(9个单位)。将距离绝对值的总和最小化的程序不会优先于距离两个点5个单位、距离一个点1个单位、距离另一个点9个单位的直线。在每种情况下，距离的总和(更准确地说，是距离绝对值的总和)是10个单位。最小化距离平方和的过程更倾向于两个点之间的距离为5个单位(sum-of-squares = 50)，而不是一个点之间距离为1个单位，另一个点之间距离为9个单位(sum-of-squares= 82)。如果散点是高斯分布(或接近高斯分布)，则通过最小化平方和确定的线最有可能是正确的。
这些计算在每本统计书中都有显示，而且完全是标准的。
术语“回归”
术语“回归”，像许多统计学术语一样，在统计学中的使用与在其他环境中的使用完全不同。该方法最初用于研究父亲和儿子身高之间的关系。这两者当然是相关的，但是斜率小于1.0。一个高个子的父亲往往有比他矮的儿子;个子矮的父亲往往生出比自己高的儿子。儿子的身高回归到平均值。“回归”一词现在被用于许多种类的曲线拟合。
细节
线性回归的细节在许多教科书中都有解释，所以这里就不详细介绍了。Prism所做的一切都是标准的。
比较线性回归与线性相关
线性回归不同于线性相关。
目标是什么？
线性回归找到从X预测Y的最佳直线。
相关性量化了两个变量的相关程度。通过数据点的相关性不适合一条线。您只需计算相关系数(r)，它告诉您当另一个变量变化时，一个变量倾向于变化的程度。当r = 0.0时，没有关系。当r为正时，有一个趋势，一个变量上升，另一个也上升。当r为负时，一个变量上升，另一个变量下降。
什么样的数据？
线性回归通常在X是一个变量(时间、浓度等)时使用。
当您测量两个变量时，几乎总是使用相关性。当一个变量是您实验操作的东西时，它很少是合适的。
哪个变量是X，哪个是Y有关系吗？
哪个变量叫“X”，哪个叫“Y”在回归中很重要，因为如果您把这两个变量互换，您会得到一条不同的最佳拟合线。从X预测Y的最佳直线与从Y预测X的直线并不相同(然而，这两条直线对于R2具有相同的值)。
有了相关性，您就不必考虑因果关系了。这两个变量中哪个叫X，哪个叫Y并不重要。如果您交换这两个，您会得到相同的相关系数。
假设
通过线性回归，X值可以测量，也可以是实验者控制的变量。不假设X值是从高斯分布中采样的。假设点到最佳拟合线的距离遵循高斯分布，散点的SD与X或Y值无关。
相关系数本身只是描述两个变量如何一起变化的一种方法，因此可以对任何两个变量进行计算和解释。然而，进一步的推断需要一个额外的假设——X和Y都是测量的(是区间或比率变量)，并且都是从高斯分布中采样的。这被称为二元高斯分布。如果这些假设是正确的，那么您可以解释r的置信区间和P值检验零假设，即两个变量之间确实没有相关性(并且您观察到的任何相关性都是随机抽样的结果)。
结果之间的关系
线性回归量化与r2的拟合优度，有时用大写R2表示。如果您把相同的数据放到相关性中(这很少是合适的;见上文)，相关r的平方将等于回归r的平方。
相关性计算Pearson相关系数r的值，其取值范围为-1 ~ +1。
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