來自于Simple Learning Pro的系列

相關性

為了描述兩個變量之間的相關關系，我們一般可以采用散點圖用于描述。
這兩個變量，我們把其中一個稱為解釋變量，也是自變量；一般放于X軸；另一個稱為自變量，一般放于Y軸

描述相關性（r）時有兩個要素：
相關性的方向：正相關 or 負相關
相關性的強弱：越接近于1/-1表示相關性越強

相關性

回歸方程和R-squared

為了對兩個變量之間的相關關系做更好的描述，我們可以引入回歸方程；
Y=b0+b1*X;其中b0為截距，b1為相關系數

同時我們引入R-squared（上文中r的平方）來反映回歸方程整體的擬合度，表達因變量與所有自變量之間的總體關系。R2等于回歸平方和在總平方和中所占的比率，即回歸方程所能解釋的因變量變異性的百分比。

回歸方程

殘差

殘差：觀測值與擬合值的偏離，殘差大小可以衡量預測的準確性；

在回歸中也要注意異常值點