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導說：
都屬于廣義線性回歸范疇。
線性回歸分析：一元線性（當個因變量，一次，是條直線）；
多元線性（因變量有很多個，但也是一次，在空間中就是一個平面）；
廣義線性（高維線性回歸，也就是一個超平面）
（都是一次的，因此稱為線性回歸）
非線性回歸分析：非一次的，是曲線，有些可以用線性模型處理，稱為廣義線性模型，例如Logistic回
歸；、
困難：篩選變量（降維技術），避免多重共線性（某一變量依賴于其他幾個變量），觀察擬合方程，避
免過擬合。。。
使用線性回歸依據：
對于線性回歸，可以使用相關系數判斷這些變量是否適合使用線性去擬合：如下
可以通過柯西不等式證明其值在-1至1之間。
離1或者-1越接近時，則可以說明其線性相關程度越高。正相關與負相關。
求回歸線：
找使RSS（殘差平方和）最小的參數。對a,b兩個參數求偏導數，使其為0即可；
以上的方法可以求出α和β參數值，這個是一元變量的比較簡單。
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