🚀 线性回归是一种基础且强大的统计学方法，广泛应用于数据分析和机器学习领域。它主要用于预测一个连续型变量（因变量）与一个或多个自变量之间的关系。当我们只涉及一个自变量时，我们称之为简单线性回归。

🔍 在简单线性回归中，我们假设两个变量之间存在线性关系。换句话说，如果我们用一条直线来表示这两个变量之间的关系，那么这条直线可以尽可能准确地描述它们之间的关系。这个过程就像是尝试找到一个最佳的“拟合”直线，使所有数据点到这条直线的距离平方和最小化。

📈 通过这种方法，我们可以使用已知的自变量值来预测未知的因变量值。例如，如果我们知道了一个城市的平均收入（自变量），我们就可以使用简单线性回归模型来预测该城市的人均消费水平（因变量）。

💡 学习线性回归原理不仅可以帮助我们理解数据之间的关系，还可以让我们利用这些知识做出更准确的预测。希望这篇简短的介绍能够让你对线性回归有一个初步的认识。如果你对更深入的学习感兴趣，不妨继续探索这个领域的更多内容吧！