予測分析
線形回帰モデルは、未知の係数を持つパラメータの線形関数として応答変数を予測する。これらのパラメータは、適合度が最適化されるように調整さる。モデル・フィッティングの取り組みの多くは、残差の大きさを最小化することと、モデルの予測値に対してランダムに分布していることを保証することに焦点を当てている。
回帰の目的は、残差2乗和を最小化するようにモデルのパラメータを選択することである。これは通常の最小二乗法(OLS)推定と呼ばれる。
予測分析は多くのアプリケーションで活用することができるが、予測分析が近年、好影響を与えているいくつかの例を概説する。