실험실험이터에서에서에서수학적적를설명하고예측
线性回归은연속형응답변수를이상의의예측변수의함수로설명하는사용용되는통계모델링기법기법기법기법복잡한복잡한의동작을이해하고하고예측하거나，금융및생물학적데이터를를할할수
线性回归기법은선형모델을생성데사용됩니다。이모델은종속변수\（y \）（응답변수라고도함）와하나이상의독립변수간관계독립변수\（x_i \）（예측예측함）의의설명합니다。线性回归모델의일반수식은같습니다。
\ [y = \ beta_0 + \ sum \ \ beta_i x_i + \ epsilon_i \]
여기여기\（\ beta \）는산출할선형파라미터의값나타내고\（\ epsilon \）은은을나타냅니다。
线性回归의의
단순线性回归：단단의예측변수만사용하는하는모델일반수식은다음과다음과
\ [y = \ beta_0 + \ beta_i x + \ epsilon_i \]
특정주의인구（예측변수，\（x \）대비교통사고사망건수（응답응답，\（y \）를를하는방법을보여주는线性回归의예（马铃薯®코드예제및mldivide연산자를사용하여단순线性回归의계수를추정하는방법을하십시오하십시오。）
다중线性回归：여러예측변수를사용모델모델이회귀에서는여러개의\（x_i \）를사용하여응답변수\（y \）를예측합니다。이수식의예는다음과같습니다。
\ [y = \ beta_0 + \ beta_1 x_1 + \ beta_2 x_2 + \ epsilon \]
중량및마력（예측변수，xj）을토대로다양한자동차（응답변수，\（y \））의의마일（mpg）주행거리거리를하는다중线性回归의유의성을판단하는matlab코드예제를참조하십시오。）
다변량线性回归：여러개의응답변수에모델모델이회귀는동일한데이터\（x \）에서파생되는여러개\（y_i \）변수가있습니다。이들은서로다른공식사용해해표현。2개의방정식을갖는이런연립연립방정식의예는다음과다음과。
\ [y_1 = \ beta___ {01} + \ beta_ {11} x_1 + \ epsilon_1 \]
\ [y_2 = \ beta__ {02} + \ beta__ {1 2} x_1 + \ epsilon_2 \]
연중해당주간（예측예측，\（x \））을기준으로9개지역（응답변수，\（y_i \））의독감추정치를예측하는방법보여주는다변량다변량线性回归의예（matlab코드예제및mvregress함수함수사용다변량线性回归의추정계수를파악하는을참조하십시오。）
다변량다중线性回归：여러응답변수에대해여러예측를사용하는모델이회귀에서는여러개의의사용하여하여여러개의응답변수변수변수변수변수변수변수변수일반화한수식은같습니다같습니다。
축간거리，전비전비및연료유형（예측예측，\ \（x_1 \），\（x_2 \），\（x_3 \））의3개변수로부터도심및도로mpg（응답변수\（y_1 \）및\（Y_2 \））를계산하는다변량다중线性回归의의。（matlab코드예제및mvregress함수함수사용하여를추정하는방법을참조하십시오。）
线性回归응용응용
线性回归은다음응용분야에서매우하게사용할수있습니다。
- 예측또는전망 - 회귀회귀을사용특정특정이터셋에대한예측구축이모델에서회귀를사용예측예측변수만파악된경우도응답변수를예측할수수수도응답변수변수수수수수수수수수응답
- 회귀회귀의강도 - 회귀회귀을사용하여특정변수와예측변수사이에에가있는지，그리고해당관계의강도가어떤지파악할수있습니다。
MATLAB을사용한线性回归
엔지니어들은흔히马铃薯을사용하여하여线性回归모델을만듭니다。다중및다변량线性回归의의，matlab의统计和机器学习工具箱™를사용할할수。이이가능합니다를를를를를다변량다변량를에에이가능합니다。
- 예측생성
- 선형모델의피팅비교
- 잔차플로팅
- 적합도적합도付款
- 이상값검출.
데이터를를곡선과곡면에피팅하는선형모델을을생성曲线配件工具箱™를를하십시오。
