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回归一词最早由英国科学家弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）提出，他还是著名的生物学家、进化论奠基人查尔斯·达尔文（Charles Darwin）的表弟。 高尔顿发现，虽然有一个趋势：父母高，儿女也高；父母矮，儿女也矮。但给定父 母的身高，儿女辈的平均身高却趋向于或者“回归”到全体人口的平均身高。换句话说，即使父母双方都异常高或者异常矮，儿女的身高还是会趋向于人口总体的平均身高。这也就是所谓的普遍回归规律。 高尔顿的这一结论被他的朋友，英国数学家、数理统计学的创立者卡尔·皮尔逊 （Karl Pearson）所证实。皮尔逊收集了一些家庭的1000多名成员的身高记录，发现对于一个父亲高的群体，儿辈的平均身高低于他们父辈的身高；而对于一个父亲 矮的群体，儿辈的平均身高则高于其父辈的身高。这样就把高的和矮的儿辈一同 “回归”到所有男子的平均身高，用高尔顿的话说，这是“回归到中等”。
一元线性回归
- 回归分析(regression analysis)用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联 ;
- 被预测的变量叫做：因变量(dependent variable), 输出(output) • 被用来进行预测的变量叫做： 自变量(independent variable), 输入(input) ;
- 一元线性回归包含一个自变量和一个因变量;
- 以上两个变量的关系用一条直线来模拟,如果包含两个以上的自变量，则称作多元回归分析(multiple regression).
这个方程对应的图像是一条直线，称作回归线。其中， 𝜃1为回归线的斜率， 𝜃0为回归线的截距。
