線性迴歸

線性迴歸是最常用的預測分析方法。它使用應變數（目標）與一個以上的自變數（預測值）之間的線性關係來預測目標的未來。預測的根據是假設目標與預測值之間是相依關係或因果關係。

例如，您可以使用線性迴歸模型來分析先前廣告與銷售增加相關的程度，以決定未來的廣告。在此範例中，應變數是銷售，而自變數為廣告費用。

例如，您也可以預測金價、貨幣匯率，或運動頻率和節食方法對體重的影響。

註：在 Linux on IBM z Systems 上，無法使用 LINEAR_REGRESSION 及 PREDICT_LINEAR_REGRESSION 儲存程序。