线性回归理解和应用例子
HaHa，没错又是作业…
理解：
线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
这句话里的“相互依赖”划重点，“关系”划重点。
简单的一元线性回归，就是一集合因变量一集合自变量，二者关系在 给定范围 内可以 近似 用 一条直线 表示。
其表达形式为y = kx + e (e为误差服从均值为0的正态分布 )
如果说，回归的过程就是根据样本数据拟合建模的过程。那么线性回归就是拟合结果只用条直线就可以表示。
是因对其变量的确定、拟合方法的研究、误差值的分析……使它健壮的有一个“线性回归”这么好听的名字。
例子：
anyi终于迈步进了大学的校门，要开始自己独在异乡的生活了。
开学的第一周，妈妈给anyi布置了一个难题，要求anyi根据这一周的支出计算出自己一个月所需合理的总支出，来确定未来的生活供给。
这难倒了才步入大学的anyi，好在他认识了聪明的你。那么，请聪明的你编写一段程序来帮助anyi计算出他一个月所需的合理供给吧
可如果问题只是到这里，那么它还不算一个线性回归的问题，只是勉强沾上了“线性”。
于是anyi他觉得只以自己为参照得出的所需未必长久与合理，他考虑到了人是社会性动物，所以在未来的生活交际中，所需支出免不了要与朋友们贴近。
他便又简单随机抽样了许多身边的同学支出作为样本数据。接下来请聪明的你根据这些数据，编写一段程序帮助anyi向妈妈提出一个月的所需合理供给吧！
PS：个人理解未必正确。
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