15、线性回归模型的应用

线性回归模型的应用

1. 线性回归模型简介

线性回归是一种广泛应用于数据分析和预测的统计方法。它通过建立因变量（通常是连续型变量）与一个或多个自变量之间的线性关系，帮助我们理解变量之间的依赖关系，并对未来的情况做出预测。线性回归的核心思想是寻找一条直线，使得这条直线能够最好地拟合观测数据点。

1.1 线性回归的基本原理

线性回归模型的基本公式为：
[ y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + … + \beta_n x_n + \epsilon ]

其中：
- ( y ) 是因变量（目标变量）
- ( x_1, x_2, …, x_n ) 是自变量（预测变量）
- ( \beta_0, \beta_1, …, \beta_n ) 是回归系数
- ( \epsilon ) 是误差项，表示模型无法解释的部分

1.2 线性回归的应用领域

线性回归在许多领域都有广泛应用，例如：
- 销售预测：根据历史销售数据预测未来的销售额。
- 成本分析：分析成本与产量之间的关系，帮助企业优化生产计划。
- 客户行为分析：预测客户的购买行为，为企业制定营销策略提供依据。

2. 线性回归模型在DB2 UDB中的实现

在DB2 UDB中，线性回归模型的构建主要依赖于其内置的统计和分析函数。以下是具体实现步骤：

2.1 数据准备

首先，需要准备好用于线性回归分析的数据。这通常包括以下几个步骤：
1. 数据清