線形回帰分析は、標準誤差チャネルの予測を加えたものです。
線形回帰は、観察データに線形方程式を適合させることで、2つの変数間の関係をモデル化しようとします。1つの変数は説明変数とされ、もう1つは従属変数とされます。たとえば、モデル化する人が個々の体重と身長の関係を線形回帰モデルを使って関連付けたいと思うかもしれません。
ここで注意すべき2つのポイントがあります。
- 線形回帰線の色は、線形回帰値の傾きに基づいているのではなく、特定のポイントに対する線形回帰値の傾きに基づいています。
- チャネルは等しい線形回帰チャネルではありません：チャネルは標準誤差を使用して計算されているため、線形回帰チャネル（中間線を除く）と比較することはできません。