最佳擬合線

最佳擬合線（Best Fit Line）或稱迴歸線（Regression Line）是用來描述數據點之間關係的一種線性模型。在統計學中，最佳擬合線是指一條線，它能夠使數據點與線的距離和最小化。這個距離和可以用平方距離（稱為R-squared值）或距離的絕對值（稱為赤池信息標準AIC）來計算。

在實踐中，最佳擬合線通常通過最小二乘法來確定。最小二乘法是一種統計學方法，用來尋找數據的最佳線性表示。它通過使誤差平方和最小化來估計模型的參數。

最佳擬合線的方程通常可以表示為 y = mx + b，其中 m 是斜率，b 是截距，x 是自變量，y 是因變量。通過最小二乘法計算出的斜率和截距可以用來預測因變量 y 對於自變量 x 的值。

最佳擬合線有時也稱為線性迴歸線，因為它是一種線性迴歸模型。在許多領域，如物理學、工程學、經濟學和社會科學中，最佳擬合線是分析數據和建立模型的重要工具。