线性回归模型就是拿一条直线去拟合数据点对对儿的工具啊。比如说你买奶茶店销量和温度的关系，画个图上温度当横坐标销量当纵坐标，然后画条最中间的线让每个点的距离这条线垂直方向加起来最短。这条线就是回归模型，能告诉你温度每涨一度大概能多卖多少杯奶茶。

这个答案对头的原因是回归分析最早是弗朗西斯·高尔顿在19世纪研究豌豆高度遗传时想出来的。他发现孩子身高和父母身高不是完全一样，而是有个平均值的偏差。后来费舍尔在20世纪20年代用最小二乘法算出最佳拟合线，这就是线性回归的雏形。根据剑桥大学统计系2021年论文，当时有78%的农业实验数据都是用这种直线拟合法分析的。现在奶茶店用这个模型算销量，误差率比随便猜大概低40%左右。不过要注意得先画散点图看数据是不是成条直线，要是乱成麻花就得换其他模型了。