回歸線方程是什麽？

回歸線方程是線性回歸方程或回歸直線方程。

1、線性回歸方程是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的壹種統計分析方法之壹。線性回歸也是回歸分析中第壹種經過嚴格研究並在實際應用中廣泛使用的類型。按自變量個數可分為壹元線性回歸分析方程和多元線性回歸分析方程。

2、回歸直線方程指在壹組具有相關關系的變量的數據（x與Y）間，壹條最好地反映x與y之間的關系直線。

離差作為表示Xi對應的回歸直線縱坐標y與觀察值Yi的差，其幾何意義可用點與其在回歸直線豎直方向上的投影間的距離來描述。數學表達：Yi-y^=Yi-a-bXi。

總離差不能用n個離差之和來表示，通常是用離差的平方和，即(Yi-a-bXi)^2計算。

線性回歸有很多實際用途。分為以下兩大類：

1、如果目標是預測或者映射，線性回歸可以用來對觀測數據集的和X的值擬合出壹個預測模型。當完成這樣壹個模型以後，對於壹個新增的X值，在沒有給定與它相配對的y的情況下，可以用這個擬合過的模型預測出壹個y值。

2、給定壹個變量y和壹些變量X1——>Xp，這些變量有可能與y相關，線性回歸分析可以用來量化y與Xj之間相關性的強度，評估出與y不相關的Xj，並識別出哪些Xj的子集包含了關於y的冗余信息。