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线性回归模型公式
【线性回归模型公式】线性回归是一种用于预测和分析变量之间关系的统计方法。其核心公式为：
Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + βₙXₙ + ε
其中，Y 是因变量，X₁到Xₙ是自变量，β₀是截距项，β₁到βₙ是回归系数，ε是误差项。
| 术语 | 含义 |
| Y | 因变量（目标变量） |
| Xᵢ | 自变量（特征变量） |
| β₀ | 截距项 |
| βᵢ | 自变量对应的回归系数 |
| ε | 误差项（模型无法解释的部分） |
线性回归通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来估计参数。该模型适用于数据间存在线性关系的情况，广泛应用于经济、金融、社会科学等领域。
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