來自於Simple Learning Pro的系列
相關性
爲了描述兩個變量之間的相關關係，我們一般可以採用散點圖用於描述。
這兩個變量，我們把其中一個稱爲解釋變量，也是自變量；一般放於X軸；另一個稱爲自變量，一般放於Y軸
描述相關性（r）時有兩個要素：
相關性的方向：正相關 or 負相關
相關性的強弱：越接近於1/-1表示相關性越強
迴歸方程和R-squared
爲了對兩個變量之間的相關關係做更好的描述，我們可以引入迴歸方程；
Y=b0+b1*X;其中b0爲截距，b1爲相關係數
同時我們引入R-squared（上文中r的平方）來反映迴歸方程整體的擬合度，表達因變量與所有自變量之間的總體關係。R²等於迴歸平方和在總平方和中所佔的比率，即迴歸方程所能解釋的因變量變異性的百分比。
殘差
殘差：觀測值與擬合值的偏離，殘差大小可以衡量預測的準確性；
在迴歸中也要注意異常值點
