回帰分析とは、データが示す傾向を式で表したもの。
ここでは、直線（線形）になるモノを扱う。
独立変数が1つのものを単回帰分析という。
独立変数が2つ以上（2次元以上）のものを重回帰分析という。
散布図の傾向を式で表しながら、次のような展開を試みる。
最小二乗法⇒単回帰分析⇒重回帰分析
最小二乗法については、[url]https://www.geogebra.org/m/t7ktq953#chapter/410499[/url]
なぜ「回帰」というのか⇒[url]https://bunryuk.hatenablog.com/entry/2020/12/23/081224?_ga=2.53260008.1160673309.1637471872-60984483.1588853310[/url]
