一元及多元線性迴歸就是要尋找一個函數表達兩個變量之間的關係：Y=f(x)。在這個關係中x是可以控制的變量，Y是一個隨機變量滿足某種分佈所以用大寫來表示。比如我們要考察某個因素對結果的影響，比如溫度對實驗結果的影響。通過一組實驗發現，隨著溫度的增加結果呈現出了某種線性的關係，那麼我們就可以用線性迴歸的方法，利用測試的數據估計直線參數的估計值,Y=a+bx，同時我們不光可以給出參數a,b，還可以給出估計準確度，給出參數b的置信區間。因為Y是一個隨機分佈，我們還可以給出Yo=a0+bx0的置信區間。就是我不光可以告訴你估計的值的大小，還可以告訴你這個值滿足某個置信水平的誤差範圍。對於部分指數形式的非線性迴歸問題，可以通過取對數其轉化為線性迴歸問題來處理。多元線性迴歸的問題與一元類似，但是引入了矩陣工具，把多個因素看成為多維空間中的向量，轉化為線性方程組來求解各維的參數，只是用了不同的數學工具，基本思想和套路與一元線性迴歸是一樣的。理解了原理，使用的時候直接套公式就行了。
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