回歸直線法是什麼?

回歸直線法是一種統計分析方法，也叫線性回歸分析。它是根據樣本點的橫縱坐標值以及它們之間的擬合關係，推斷兩個變量之間的數學函數方程。回歸直線法可以用來預測未知的數據值，並可以檢驗變量之間的相關程度。通過回歸可以檢驗數據的理論模型是否符合實際情況。
回歸直線法的基本原理是：通過回歸分析，獲得擬合函數，即假設每一對自變量和因變量之間有一定的線性關係，而此線性關係可以用一條線表示，這條線稱為回歸直線，它是由自變量與因變量之間的函數關係表示出來的一條線，可用其進行數據預測。
回歸直線法由兩個步驟組成：
一是獲得回歸方程：
首先，從觀察數據中推斷出自變量與因變量之間的線性關係的方程，這就是回歸方程，或稱擬合函數。
二是預測未知數據：
用獲得的擬合函數可以進行未知數據的預測，即在觀察數據之外，求出一定範圍內的兩個變量值，對未知數據進行估計。
拓展知識：
回歸分析的主要應用是假設檢驗，通過其他變量預測因變量的變化，以及預測因變量的值。回歸分析的應用範圍廣泛，在經濟學、醫學、生物學、物理學、心理學等許多學科都有廣泛的應用。