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线性回归是用于建模和预测数据趋势的简单但功能强大的数学工具。简而言之，线性回归让我们使用自变量x的值来预测因变量y的值。它被用于许多领域，例如机器学习和金融，我们将在这里作为示例。

在本教程中，我们将探讨线性回归的概念，并展示如何使用Highcharts轻松绘制回归线。

机器学习中的线性回归

在机器学习中使用线性回归的主要目的是对变量（自变量x和因变量y）之间的关系进行建模和分析。该模型将帮助我们使用已知的x值来预测和预测y的值。简单回归线的数学模型是一个方程。是等于斜率，其中是相关系数，是y值的标准偏差和是x值的标准偏差。（截距）的等式等于，其中meanY和meanX分别是y值和x值的均值。Y= B*X + ABr*(Sy/Sx)rSySxAmeanY-(B*meanX)

以下演示显示了2012年奥运会橄榄球七人制运动员的身高与体重之间的关系：

备注
有关如何创建此类演示的更多详细信息，请随时参考数据科学和Highcharts：线性回归。

金融线性回归

在金融中，线性回归用于根据先前的价格值周期预测/预测下一个价格走势。（金融中的商品名称是“线性回归指标”，是称为“技术指标”的一系列统计工具的一部分）。该指标绘制了一系列点，这些点是最后N个点的线性回归的终点。最终结果将是所有计算点的直线（不一定是线性的）（请参见下面的演示）。

我们可以很容易地注意到，周期越短，预测的准确性就越高。因此，使用5周期的行比使用100周期的行更准确。（但是，“准确”取决于您的分析目标。要更好地了解不同的周期回归行可以告诉您什么，请查看本文。 ）

在根据最后一个值周期处理点时，将根据周期的长度绘制线性回归线的第一个点（请参见下图）：

我们希望本文能阐明在不同情况下使用线性回归概念的主要区别。