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In linear regression, the relationships are modeled using linear predictor functions whose unknown model parameters are estimated from the data.

Such models are called linear models. Like all forms of regression analysis , linear regression focuses on the conditional probability distribution of the response given the values of the predictors, rather than on the joint probability distribution of all of these variables, which is the domain of multivariate analysis.

Linear regression was the first type of regression analysis to be studied rigorously, and to be used extensively in practical applications.

Linear regression has many practical uses. Most applications fall into one of the following two broad categories:.

Linear regression models are often fitted using the least squares approach, but they may also be fitted in other ways, such as by minimizing the "lack of fit" in some other norm as with least absolute deviations regression , or by minimizing a penalized version of the least squares cost function as in ridge regression L 2 -norm penalty and lasso L 1 -norm penalty.

Conversely, the least squares approach can be used to fit models that are not linear models. Thus, although the terms "least squares" and "linear model" are closely linked, they are not synonymous.

Thus the model takes the form. Often these n equations are stacked together and written in matrix notation as.

Consider a situation where a small ball is being tossed up in the air and then we measure its heights of ascent h i at various moments in time t i.

Physics tells us that, ignoring the drag, the relationship can be modeled as. Standard linear regression models with standard estimation techniques make a number of assumptions about the predictor variables, the response variables and their relationship.

Numerous extensions have been developed that allow each of these assumptions to be relaxed i. Generally these extensions make the estimation procedure more complex and time-consuming, and may also require more data in order to produce an equally precise model.

The following are the major assumptions made by standard linear regression models with standard estimation techniques e. Beyond these assumptions, several other statistical properties of the data strongly influence the performance of different estimation methods:.

A fitted linear regression model can be used to identify the relationship between a single predictor variable x j and the response variable y when all the other predictor variables in the model are "held fixed".

This is sometimes called the unique effect of x j on y. In contrast, the marginal effect of x j on y can be assessed using a correlation coefficient or simple linear regression model relating only x j to y ; this effect is the total derivative of y with respect to x j.

Care must be taken when interpreting regression results, as some of the regressors may not allow for marginal changes such as dummy variables , or the intercept term , while others cannot be held fixed recall the example from the introduction: it would be impossible to "hold t i fixed" and at the same time change the value of t i 2.

It is possible that the unique effect can be nearly zero even when the marginal effect is large. This may imply that some other covariate captures all the information in x j , so that once that variable is in the model, there is no contribution of x j to the variation in y.

Conversely, the unique effect of x j can be large while its marginal effect is nearly zero. This would happen if the other covariates explained a great deal of the variation of y , but they mainly explain variation in a way that is complementary to what is captured by x j.

In this case, including the other variables in the model reduces the part of the variability of y that is unrelated to x j , thereby strengthening the apparent relationship with x j.

The meaning of the expression "held fixed" may depend on how the values of the predictor variables arise. If the experimenter directly sets the values of the predictor variables according to a study design, the comparisons of interest may literally correspond to comparisons among units whose predictor variables have been "held fixed" by the experimenter.

Alternatively, the expression "held fixed" can refer to a selection that takes place in the context of data analysis. In this case, we "hold a variable fixed" by restricting our attention to the subsets of the data that happen to have a common value for the given predictor variable.

This is the only interpretation of "held fixed" that can be used in an observational study. The notion of a "unique effect" is appealing when studying a complex system where multiple interrelated components influence the response variable.

In some cases, it can literally be interpreted as the causal effect of an intervention that is linked to the value of a predictor variable.

However, it has been argued that in many cases multiple regression analysis fails to clarify the relationships between the predictor variables and the response variable when the predictors are correlated with each other and are not assigned following a study design.

Numerous extensions of linear regression have been developed, which allow some or all of the assumptions underlying the basic model to be relaxed.

The very simplest case of a single scalar predictor variable x and a single scalar response variable y is known as simple linear regression.

Nearly all real-world regression models involve multiple predictors, and basic descriptions of linear regression are often phrased in terms of the multiple regression model.

Note, however, that in these cases the response variable y is still a scalar. Another term, multivariate linear regression , refers to cases where y is a vector, i.

The general linear model considers the situation when the response variable is not a scalar for each observation but a vector, y i.

These are not the same as multivariable linear models also called "multiple linear models". Various models have been created that allow for heteroscedasticity , i.

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