(7 revisi perantara oleh 6 pengguna tidak ditampilkan)
Baris 1:
Dalam Statistik '''regresi linear''' merupakan pendekatan untuk memodelkan hubungan antara suatu (satu atau lebih) variabel dependen dengan satu ([[regresi linear sederhana]]) atau lebih variabel independen (regresi linier banyak). Salah satu aplikasi dari regresi linier adalah untuk melakukan prediksi berdasarkan data-data yang telah dimiliki sebelumnya. Dengan asumsi hubungan di antara variabel-variabel tersebut dapat didekati oleh suatu persamaan garis lurus, maka model yang mendekati hubungan antar variabel di data tersebut disebut sebagai model regresi linear.
{{rapikan}}
Dalam dunia matematika, tentu sudah tak asing lagi mendengar kata statistik. Pada statistikik, '''regresi linear''' merupakan suatu '''pendekatan''' untuk '''memantapkan''' hubungan antara satu atau '''lebih variabe'''l dependen ([[regresi linear sederhana|regresi linear sederha]]) dan juga variabelel independen (regresi ln[[regresi linear sederhana|ar]]<nowiki/>er banyak). Salah satu aplikasi dari regresi linear adalah untuk melakukan prediksi berdasarkan data-data yang telah dimiliki sebelumnya. Dengan asumsi hubungan di antara variabe [[regresi linear sederhana|variabel]]<nowiki/>el terseb, dapatat didekati oleh suatu persamaan garis lurus, maka model yang mendekati hubungan antar variabel di data tersebut disebut seba[[regresi linear sederhana|i]]<nowiki/>a[[regresi linear sederhana|pemantapan]] l regresi linear. <ref name = "Freedman09">{{cite book |author=David A. Freedman |author-link=David A. Freedman |year=2009|title=Statistical Models: Theory and Practice |url=https://archive.org/details/statisticalmodel00free |publisher=[[Cambridge University Press]]|quote=A simple regression equation has on the right hand side an intercept and an explanatory variable with a slope coefficient. A multiple regression e right hand side, each with its own slope coefficient |page=[https://archive.org/details/statisticalmodel00free/page/n41 26]}}</ref>
