Лінія регресії найменших квадратів представляє зв'язок між змінними на діаграмі розсіювання. Процедура підганяє лінію до точок даних таким чином, щоб мінімізувати суму квадратів вертикальних відстаней між лінією та точками. Її також називають лінією найкращого підходу або лінією тренду.
Якщо дані показують слабий зв’язок між двома змінними, це призводить до лінії регресії найменших квадратів. Це мінімізує вертикальну відстань від точок даних до лінії регресії. Термін найменших квадратів використовується тому, що це найменша сума квадратів помилок, яка також називається дисперсією.
передбачає причинно-наслідковий зв'язок між x і y можна використовувати для передбачення значення y, якщо дано відповідне значення x.
❖ Лінія регресії може бути використана для прогнозування значення y для даного значення x. Регресійний аналіз визначає лінію регресії. Лінія регресії показує наскільки і в якому напрямку змінюється змінна відповіді при зміні пояснювальної змінної.
Лінія регресії найменших квадратів, LSRL. Розрахунок заснований на методі найменших квадратів. Ідея, що стоїть за цим щоб мінімізувати суму вертикальної відстані між усіма точками даних і лінією найкращого підходу.
Лінія регресії найменших квадратів представляє зв'язок між змінними в діаграмі розсіювання. Процедура підганяє лінію до точок даних таким чином, щоб мінімізувати суму квадратів вертикальних відстаней між лінією та точками. Її також називають лінією найкращого підходу або лінією тренду.