线性回归的真相（2015年）
talkingdev • 2024-07-30
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线性回归是一种常见的统计分析方法，它用于建立两个变量之间的线性关系模型。它可以用于预测未来趋势和确定变量之间的相关性。然而，线性回归也有其局限性，它假设变量之间存在线性关系，并且要求数据满足一些假设前提条件，如正态分布、同方差性和线性关系等。如果这些假设不成立，线性回归模型的结果可能会出现偏差。此外，线性回归也容易出现过拟合和欠拟合等问题，需要注意模型选择和优化。因此，在使用线性回归时，需要谨慎并了解其真正的局限性和适用条件。