x = [1, 2, 3, 4], y = [2, 4, 6, 8].
将以下数据融入线性回归模型中.
根据提供的输入数据,我们可以将这些值纳入线性回归模型.线性回归是建模依赖变量 (y) 和一个或多个独立变量/预测器 (x) 之间的关系的统计方法.在这个例子中,我们可以看到x和y之间的关系是线性,可以用 y = mx + b等式来表达,其中m是直线的斜率,b是 y交点.直线的斜率可以计算为:m = (平均x)  (x) *平均y)  (x) *平均x) / (x) ^2 平均x = x^2) 替换我们有:m ((2.5 * -4.5)) / (2.5^2) - (7.5) 为了计算 b = 2 的数据,我们可以使用 b = 0x + b等式来表示变量. 这意味着,在每一个模型中,我们将得到一个相应的回归单位: x = 2x = 2x = 2x.