Лінійна регресія є одним із найпростіших алгоритмів прогнозного моделювання, який передбачає значення залежних змінних, беручи до уваги лише одну незалежну змінну. Наприклад, прогнозування зарплати, дивлячись на кваліфікацію або прогнозування зростання, дивлячись на вікі т.д.

Ми могли б використовувати рівняння для прогнозування ваги, якби знали зріст людини. У цьому прикладі, якби людина мала зріст 70 дюймів, ми передбачили б, що її вага буде: Вага = 80 + 2 x (70) = 220 фунтів. У цій простій лінійній регресії ми досліджуємо вплив однієї незалежної змінної на результат.

Лінійна регресія є техніка аналізу даних, яка передбачає значення невідомих даних за допомогою іншого пов’язаного та відомого значення даних. Він математично моделює невідому або залежну змінну та відому або незалежну змінну як лінійне рівняння.

Бізнес-застосування: часто використовується для визначення того, як зміна однієї змінної вплине на іншу. Наприклад, прогнозування продажів на основі витрат на рекламу або оцінка продуктивності співробітників на основі відпрацьованих годин.

Лінійна регресія – це статистичний інструмент, який використовується для прогнозування майбутніх значень на основі минулих значень. Він широко використовується як кількісний спосіб визначення основної тенденції та коли ціни надмірно розширені.