理解数据间的线性关系，建立预测模型
线性回归是统计学中最常用的分析方法之一，用于研究两个或多个变量之间的线性关系。在本章中，我们将深入学习如何建立线性回归模型，解释模型参数，以及如何使用模型进行预测。
线性回归不仅是数据分析的基础工具，也是理解更复杂统计方法的起点。它在经济学、心理学、工程学等多个领域都有广泛应用，能够帮助我们发现变量间的关系，进行预测，并支持决策制定。
本章主要内容包括：
掌握线性回归的基本原理，理解最小二乘法如何找到最佳拟合直线，以及如何解释模型参数的实际意义。
学习如何通过回归分析判断变量间的关系强度和方向，以及如何评估模型的拟合效果。
掌握如何使用回归模型进行预测，理解内插与外推的区别，以及如何在实际应用中谨慎使用外推。
学习计算Sxx、Syy、Sxy等统计量，并运用它们求解回归系数。
在使用线性回归时，请记住：相关关系并不意味着因果关系；外推预测需要谨慎；模型仅在数据显示线性关系时才适用；极端值可能会显著影响回归线的位置。