线性回归是一种统计分析方法，用于建立自变量（独立变量）与因变量（依赖变量）之间的线性关系模型。它假设自变量和因变量之间的关系可以用一条直线来描述，并且通过寻找最佳拟合直线来预测因变量的值。
在线性回归模型中，自变量通常表示为 x，因变量表示为 y。目标是找到一条直线 y = mx + b，其中 m 是直线的斜率，b 是直线在 y 轴上的截距。通过最小化预测值与实际值之间的差距（残差），线性回归模型能够找到最佳拟合直线，从而建立自变量与因变量之间的关系模型。
线性回归模型被广泛应用于各个领域，例如经济学、社会科学、自然科学等，用于数据分析、预测和解释变量之间的关系。
