回归经典案例
回归分析是一种统计学方法，用于研究变量之间的关系。

以下是一个经典的回归分析案例：
假设我们有一个数据集，其中包含一个人的身高（height）和体重（weight）信息。

我们想要研究身高和体重之间的关系，以便预测一个人
的体重。

1. 首先，我们使用散点图来可视化身高和体重之间的关系。

从散点图中可以看出，身高和体重之间存在一定的正相关关系，即随着身高的增加，体重也会增加。

2. 接下来，我们使用线性回归模型来拟合数据。

线性回归模型假设身高和体重之间的关系可以用一条直线来表示，即 y = ax + b。

其中，y 是体重，x 是身高，a 和 b 是模型参数。

3. 我们使用最小二乘法来估计模型参数 a 和 b。

最小二乘法是一种优化方法，它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来估计模型参数。

4. 拟合模型后，我们可以使用回归方程来预测一个人的体重。

例如，如果我们知道一个人的身高为米，我们可以使用回归方程来计算他的体重。

5. 最后，我们可以使用残差图来检查模型的拟合效果。

残差图显示了实际值与预测值之间的差异。

如果模型拟合得好，那么残差应该随机分布在零周围。

这个案例是一个简单的线性回归分析案例。

在实际应用中，回归分析可以应用于更复杂的问题，例如预测股票价格、预测疾病发病率等。