Rescrieți paragraful următor pentru a-l face potrivit pentru un public non-tehnic.
În analiza regresiei liniare, scopul principal este de a determina relația dintre o variabilă independentă, notată ca X, și o variabilă dependentă, notată ca Y. Relația dintre aceste două variabile (X și Y) este reprezentată de o ecuație numită ecuație de regresie. Simbolul Yhat este folosit pentru a reprezenta valoarea prezisă a lui Y, care se bazează pe valoarea lui X. Formula ecuației de regresie este Yhat = b0 + b1 * X. Coeficienții b0 și b1 sunt calculați folosind o tehnică numită cele mai mici pătrate, care minimizează diferența dintre Y și Yhat.
În termeni simpli, regresia liniară ne ajută să înțelegem cum un lucru (de exemplu, temperatura) poate afecta un altul (cum ar fi vânzările de înghețată). Putem folosi această relație pentru a prezice ce s-ar putea întâmpla în viitor. Detaliile implică o ecuație cu unele numere care sunt calculate într-un mod care se potrivește cel mai bine datelor din lumea reală.