在統(tǒng)計(jì)中，線(xiàn)性回歸是通過(guò)擬合因變量和自變量之間的最佳線(xiàn)性關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量的方法,SPSS"統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)解決方案"軟件,最初，該軟件的全稱(chēng)是“社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包”,最后，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)也是一個(gè)現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)家的重要素養(yǎng),SPSS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，由斯坦福大學(xué)的三名研究生于1968年研制成功,數(shù)據(jù)輸入后，選擇描述性統(tǒng)計(jì)并分析上述值。

首先，為了知道如何以及何時(shí)使用各種分析方法，理解各種分析方法背后的思想很重要。想要掌握更復(fù)雜的方法，首先要了解更簡(jiǎn)單的方法；其次，當(dāng)你想準(zhǔn)確評(píng)價(jià)一種分析方法的效果時(shí)，你得知道它的效果有多好，或者有多差；第三，它是一個(gè)令人興奮的研究領(lǐng)域，在科學(xué)、工業(yè)和金融方面有重要的應(yīng)用。最后，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)也是一個(gè)現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)家的重要素養(yǎng)。在統(tǒng)計(jì)中，線(xiàn)性回歸是通過(guò)擬合因變量和自變量之間的最佳線(xiàn)性關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量的方法。通過(guò)確保從每個(gè)實(shí)際觀(guān)察點(diǎn)到擬合形狀的距離之和盡可能小來(lái)實(shí)現(xiàn)最佳擬合。最佳擬合意味著沒(méi)有其他形狀會(huì)產(chǎn)生更小的誤差。線(xiàn)性回歸主要有兩種類(lèi)型:簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸和多元線(xiàn)性回歸。簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸使用單個(gè)自變量，并通過(guò)擬合最佳線(xiàn)性關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)因變量。多元線(xiàn)性回歸使用多個(gè)自變量來(lái)擬合最佳線(xiàn)性關(guān)系，以預(yù)測(cè)因變量。

數(shù)據(jù)輸入后，選擇描述性統(tǒng)計(jì)并分析上述值。SPSS "統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)解決方案"軟件，最初，該軟件的全稱(chēng)是“社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包”。然而，隨著SPSS產(chǎn)品服務(wù)領(lǐng)域的拓展和服務(wù)深度的增加，2000年，SPSS正式將英文全稱(chēng)改為“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品和服務(wù)解決方案”，這標(biāo)志著SPSS的戰(zhàn)略方向正在進(jìn)行重大調(diào)整，SPSS是IBM針對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)分析與操作、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持任務(wù)推出的一系列軟件產(chǎn)品和相關(guān)服務(wù)的總稱(chēng)。SPSS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件，由斯坦福大學(xué)的三名研究生于1968年研制成功。