HTML Microdata document

This HTML5 document contains 180 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
n12	http://zh-yue.dbpedia.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
n7	http://dbpedia.org/resource/File:
dbpedia-ca	http://ca.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ko	http://ko.dbpedia.org/resource/
n28	https://global.dbpedia.org/id/
dbpedia-he	http://he.dbpedia.org/resource/
n31	http://people.duke.edu/~rnau/
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
dbpedia-et	http://et.dbpedia.org/resource/
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
dbpedia-pt	http://pt.dbpedia.org/resource/
dbpedia-el	http://el.dbpedia.org/resource/
n9	http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n29	http://mathworld.wolfram.com/
dbpedia-ar	http://ar.dbpedia.org/resource/
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
dbp	http://dbpedia.org/property/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-id	http://id.dbpedia.org/resource/
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
dbr	http://dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item: dbr:Prediction_interval
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Multivariate_statistics
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Scatterplot_smoothing
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Pearson_correlation_coefficient
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Design_effect
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Design_matrix
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Robust_Regression_and_Outlier_Detection
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:General_linear_model
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Sharp_EL-5120
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Regression_dilution
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Coefficient_of_determination
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Misuse_of_statistics
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Consumer_demand_tests_(animals)
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Orthogonality
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Simple_linear_regression
rdf:type: owl:Thing
rdfs:label: Simple linear regression Lineare Einfachregression Regresi linear sederhana Проста лінійна регресія Απλή γραμμική παλινδρόμηση Regressió lineal mínim-quadràtica 단순회귀분석 Regressão linear simples انحدار خطي بسيط
rdfs:comment: 회귀분석이 연속형 변수들에 대해 독립 변수와 종속 변수 사이의 상관관계를 나타내는 것이라면, 단순 회귀 분석은 독립 변수가 단일개일 때의 분석을 의미한다. 기본적인 회귀모형은, 이다. 여기서 추정 회귀식을 구하면, 이다. In der Statistik ist die lineare Einfachregression, oder auch einfache lineare Regression (kurz: ELR, selten univariate lineare Regression) genannt, ein regressionsanalytisches Verfahren und ein Spezialfall der linearen Regression. Die Bezeichnung einfach gibt an, dass bei der linearen Einfachregression nur eine unabhängige Variable verwendet wird, um die Zielgröße zu erklären. Ziel ist die Schätzung von Achsenabschnitt und Steigung der Regressionsgeraden sowie die Schätzung der Varianz der Störgrößen. الانحدار الخطي البسيط هو حساب المربعات الصغرى من نموذج الانحدار الخطي مع متغير تفسيري واحد.وبعبارة أخرى، الانحدار الخطي البسيط هو خط مستقيم يمر بمجموعة من النقاط بطريقة تجعل مجموع مربع النقط المتبقية من النموذج (أي، المسافات الرأسية بين النقطة المتبقية والخط) أقل ما يمكن.هذا يشير الي حقيقة أن الانحدار هو واحد من أبسط الأساليب المستخدمة في مجال الإحصاء حيث أن ميل الخط يساوي العلاقة بين y و x مصححة بنسبة الانحرافات المعيارية لهذه المتغيرات. نقطة تقاطع الخط مع محور الصادات هي مركز كتلة نقاط البيانات (x, y).توجد طرق انحدار أخرى بجانب المربعات الصغرى البسيطة (انظر الانحدار الخطي). علي وجه الخصوص، عندما يريد شخص أن يقوم بفعل الانحدار عن طريق العين فانه يميل عادة الي رسم خط حاد قليلا ويكون قريبا من ذلك الذي ينتج من طريقة أقل مربعات كليه.يحدث هذا لأنه طبيعي أكثر لعقل الإنسان ملاحظة المسافات المتعا La regressió mínim-quadràtica és un mètode per trobar una recta que resumeixi la relació entre dos variables encara que només en una situació molt concreta: una de les variables ajuda a explicar o a predir l'altre; és a dir, la regressió descriu una relació entre una variable explicativa i una variable resposta. És un cas particular del mètode dels mínims quadrats quan la funció model és lineal i també és un cas particular de la regressió lineal quan el mètode d'estimació són els mínims quadrats ordinaris. Y = a + b X Keterangan: Y = variabel terikat X = variabel bebas a = intersep b = koefisien regresi/slop Pada persamaan tersebut di atas, nilai a dan b dapat ditentukan dengan cara sebagai berikut:rumus regresi sederhana regresi sederhana Contoh latihan soal regresi sederhana Berikut ini adalah data pengalaman kerja dan omzet penjualan dari 8 marketing pada PT Bang Toyib Gak Pulang-pulang contoh latihan soal regresi sederhana Pertanyaan:1. Tentukan nilai a dan b !2. Buatkan persamaan garis regresinya !3. Berapa perkiraan omzet penjualan dari seorang marketing yang memiliki pengalaman kerjanya 3,5 tahun? Em estatística, regressão linear simples é o estimador de um modelo de regressão linear com uma única variável explicativa. Em outras palavras, regressão linear simples se encaixa uma linha reta através do conjunto de pontos n de tal forma que faça a soma dos quadrados residuais do modelo ( isto é, as distâncias entre os pontos verticais do conjunto de dados e a linha reta) tão pequena quanto possível . У статистиці, простою лінійною регресією є лінійна регресійна модель з однією незалежною змінною. Тобто, її розглядають у двовимірному просторі вибірки, утвореному однією незалежною змінною та однією залежною змінною (зазвичай х і у — координати в декартовій системі координат). Модель призначена для знаходження лінійної функції (не вертикальною прямої) залежності, яка якомога точніше прогнозує значення залежної змінної як функції незалежної змінної.Прикметник простий вказує на залежність залежної змінної від одного предиктора. In statistics, simple linear regression is a linear regression model with a single explanatory variable. That is, it concerns two-dimensional sample points with one independent variable and one dependent variable (conventionally, the x and y coordinates in a Cartesian coordinate system) and finds a linear function (a non-vertical straight line) that, as accurately as possible, predicts the dependent variable values as a function of the independent variable.The adjective simple refers to the fact that the outcome variable is related to a single predictor. Στην στατιστική, γραμμική παλινδρόμηση είναι μια προσέγγιση μοντελοποίησης της σχέσης μιας απλής εξαρτημένης (dependent) μεταβλητής (ονομάζεται και απόκρισης) με μια ή περισσότερες ανεξάρτητες (independent) / μη ερμηνευτικές (explanatory) μεταβλητές . Η μεταβλητή/ες δεν θεωρείται/ούνται τυχαία/ες ενώ η θεωρείταιτυχαία μεταβλητή. Στην περίπτωση που έχουμε μια μόνο ανεξάρτητη / ερμηνευτική μεταβλητή τότε η μοντελοποίηση ονομάζεται απλή γραμμική παλινδρόμηση (Αγγλικά: simple linear regression).
rdfs:seeAlso: dbr:Ordinary_least_squares
foaf:depiction: n9:OLS_example_weight_vs_height_fitted_linear.svg n9:Okuns_law_quarterly_differences.svg n9:Okuns_law_with_confidence_bands.svg
dcterms:subject: dbc:Curve_fitting dbc:Regression_analysis dbc:Parametric_statistics
dbo:wikiPageID: 2593771
dbo:wikiPageRevisionID: 1113805538
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Coefficient_of_determination n7:Okuns_law_quarterly_differences.svg dbr:Slope dbr:Law_of_large_numbers dbr:Standard_score dbr:Random_variable dbr:Dependent_and_independent_variables dbr:Design_matrix dbr:Chi-squared_distribution dbr:Mathematical_model dbc:Curve_fitting dbr:Theil–Sen_estimator dbr:Ordinary_least_squares n7:OLS_example_weight_vs_height_fitted_linear.svg n7:Okuns_law_with_confidence_bands.svg dbr:Statistical_model dbr:Correlation dbr:Covariate dbr:Statistics dbr:Least_absolute_deviations dbr:Segmented_regression dbr:Discrete_uniform_distribution dbr:Straight_line dbr:Regression_toward_the_mean dbr:Median dbr:Sample_mean_and_covariance dbr:Okun's_law dbr:Central_limit_theorem dbr:Variance dbr:Linear_regression dbr:Pearson_correlation_coefficient dbr:Linear_trend_estimation dbr:Cartesian_coordinate_system dbc:Parametric_statistics dbc:Regression_analysis dbr:Student's_t-distribution dbr:Proofs_involving_ordinary_least_squares dbr:Standard_normal_distribution dbr:Residual_sum_of_squares dbr:Confidence_interval dbr:Pearson_product-moment_correlation_coefficient dbr:Normal_distribution dbr:Empirical_distribution_function dbr:Deming_regression dbr:Homoscedasticity dbr:Errors_and_residuals dbr:Line_fitting dbr:Natural_numbers dbr:Estimator_bias dbr:Standard_deviation
dbo:wikiPageExternalLink: n29:LeastSquaresFitting.html n31:mathreg.htm
owl:sameAs: dbpedia-de:Lineare_Einfachregression dbpedia-he:רגרסיה_ליניארית_פשוטה freebase:m.07qdrr dbpedia-el:Απλή_γραμμική_παλινδρόμηση dbpedia-pt:Regressão_linear_simples dbpedia-et:Ühemõõtmeline_regressioon dbpedia-id:Regresi_linear_sederhana dbpedia-ko:단순회귀분석 dbpedia-ar:انحدار_خطي_بسيط wikidata:Q7520804 dbpedia-ca:Regressió_lineal_mínim-quadràtica n28:4urWD dbpedia-uk:Проста_лінійна_регресія
dbp:wikiPageUsesTemplate: dbt:See_also dbt:Overline dbt:Anchor dbt:Quantitative_forecasting_methods dbt:Rp dbt:Ordered_list dbt:Regression_bar dbt:Math dbt:Clarify dbt:Statistics dbt:Sfrac dbt:= dbt:Short_description dbt:Mvar dbt:Reflist dbt:Sup dbt:Unordered_list
dbo:thumbnail: n9:Okuns_law_quarterly_differences.svg?width=300
dbo:wikiPageInterLanguageLink: n12:簡單線性迴歸分析
dbp:date: October 2015
dbp:reason: where?
dbo:abstract: La regressió mínim-quadràtica és un mètode per trobar una recta que resumeixi la relació entre dos variables encara que només en una situació molt concreta: una de les variables ajuda a explicar o a predir l'altre; és a dir, la regressió descriu una relació entre una variable explicativa i una variable resposta. És un cas particular del mètode dels mínims quadrats quan la funció model és lineal i també és un cas particular de la regressió lineal quan el mètode d'estimació són els mínims quadrats ordinaris. In der Statistik ist die lineare Einfachregression, oder auch einfache lineare Regression (kurz: ELR, selten univariate lineare Regression) genannt, ein regressionsanalytisches Verfahren und ein Spezialfall der linearen Regression. Die Bezeichnung einfach gibt an, dass bei der linearen Einfachregression nur eine unabhängige Variable verwendet wird, um die Zielgröße zu erklären. Ziel ist die Schätzung von Achsenabschnitt und Steigung der Regressionsgeraden sowie die Schätzung der Varianz der Störgrößen. Στην στατιστική, γραμμική παλινδρόμηση είναι μια προσέγγιση μοντελοποίησης της σχέσης μιας απλής εξαρτημένης (dependent) μεταβλητής (ονομάζεται και απόκρισης) με μια ή περισσότερες ανεξάρτητες (independent) / μη ερμηνευτικές (explanatory) μεταβλητές . Η μεταβλητή/ες δεν θεωρείται/ούνται τυχαία/ες ενώ η θεωρείταιτυχαία μεταβλητή. Στην περίπτωση που έχουμε μια μόνο ανεξάρτητη / ερμηνευτική μεταβλητή τότε η μοντελοποίηση ονομάζεται απλή γραμμική παλινδρόμηση (Αγγλικά: simple linear regression). الانحدار الخطي البسيط هو حساب المربعات الصغرى من نموذج الانحدار الخطي مع متغير تفسيري واحد.وبعبارة أخرى، الانحدار الخطي البسيط هو خط مستقيم يمر بمجموعة من النقاط بطريقة تجعل مجموع مربع النقط المتبقية من النموذج (أي، المسافات الرأسية بين النقطة المتبقية والخط) أقل ما يمكن.هذا يشير الي حقيقة أن الانحدار هو واحد من أبسط الأساليب المستخدمة في مجال الإحصاء حيث أن ميل الخط يساوي العلاقة بين y و x مصححة بنسبة الانحرافات المعيارية لهذه المتغيرات. نقطة تقاطع الخط مع محور الصادات هي مركز كتلة نقاط البيانات (x, y).توجد طرق انحدار أخرى بجانب المربعات الصغرى البسيطة (انظر الانحدار الخطي). علي وجه الخصوص، عندما يريد شخص أن يقوم بفعل الانحدار عن طريق العين فانه يميل عادة الي رسم خط حاد قليلا ويكون قريبا من ذلك الذي ينتج من طريقة أقل مربعات كليه.يحدث هذا لأنه طبيعي أكثر لعقل الإنسان ملاحظة المسافات المتعامدة علي خط الانحدار بدلا من تلك الراسية كما يحدث في طريقة المربعات الصغرى. Y = a + b X Keterangan: Y = variabel terikat X = variabel bebas a = intersep b = koefisien regresi/slop Pada persamaan tersebut di atas, nilai a dan b dapat ditentukan dengan cara sebagai berikut:rumus regresi sederhana regresi sederhana Contoh latihan soal regresi sederhana Berikut ini adalah data pengalaman kerja dan omzet penjualan dari 8 marketing pada PT Bang Toyib Gak Pulang-pulang contoh latihan soal regresi sederhana Pertanyaan:1. Tentukan nilai a dan b !2. Buatkan persamaan garis regresinya !3. Berapa perkiraan omzet penjualan dari seorang marketing yang memiliki pengalaman kerjanya 3,5 tahun? Penyelesaian: tabel penolong regresiregresi linier sederhana Dijawab: 1. nilai a = 3,25 dan b = 1,25 2. Persamaan regresi liniernya adalah Y = a + bX = 3,25 + 1,25X 1. Nilai duga Y, jika X = 3,5 Y = a + bX = 3,25 + 1,25X = 3,25 + 1,25 (3,5) = 7,625 In statistics, simple linear regression is a linear regression model with a single explanatory variable. That is, it concerns two-dimensional sample points with one independent variable and one dependent variable (conventionally, the x and y coordinates in a Cartesian coordinate system) and finds a linear function (a non-vertical straight line) that, as accurately as possible, predicts the dependent variable values as a function of the independent variable.The adjective simple refers to the fact that the outcome variable is related to a single predictor. It is common to make the additional stipulation that the ordinary least squares (OLS) method should be used: the accuracy of each predicted value is measured by its squared residual (vertical distance between the point of the data set and the fitted line), and the goal is to make the sum of these squared deviations as small as possible. Other regression methods that can be used in place of ordinary least squares include least absolute deviations (minimizing the sum of absolute values of residuals) and the Theil–Sen estimator (which chooses a line whose slope is the median of the slopes determined by pairs of sample points). Deming regression (total least squares) also finds a line that fits a set of two-dimensional sample points, but (unlike ordinary least squares, least absolute deviations, and median slope regression) it is not really an instance of simple linear regression, because it does not separate the coordinates into one dependent and one independent variable and could potentially return a vertical line as its fit. The remainder of the article assumes an ordinary least squares regression.In this case, the slope of the fitted line is equal to the correlation between y and x corrected by the ratio of standard deviations of these variables. The intercept of the fitted line is such that the line passes through the center of mass (x, y) of the data points. 회귀분석이 연속형 변수들에 대해 독립 변수와 종속 변수 사이의 상관관계를 나타내는 것이라면, 단순 회귀 분석은 독립 변수가 단일개일 때의 분석을 의미한다. 기본적인 회귀모형은, 이다. 여기서 추정 회귀식을 구하면, 이다. У статистиці, простою лінійною регресією є лінійна регресійна модель з однією незалежною змінною. Тобто, її розглядають у двовимірному просторі вибірки, утвореному однією незалежною змінною та однією залежною змінною (зазвичай х і у — координати в декартовій системі координат). Модель призначена для знаходження лінійної функції (не вертикальною прямої) залежності, яка якомога точніше прогнозує значення залежної змінної як функції незалежної змінної.Прикметник простий вказує на залежність залежної змінної від одного предиктора. Далі в статті вважатимемо, що використовується звичайна регресія отримана методом найменшого квадратичного відхилення.У цьому випадку, нахил (кутовий коефіцієнт прямої) цієї прямої дорівнює кореляції між y і x скоригований на коефіцієнти стандартних відхилень цих змінних. Точка перетину отриманої лінії проходить через центр мас (x, y) даного набору точок. Em estatística, regressão linear simples é o estimador de um modelo de regressão linear com uma única variável explicativa. Em outras palavras, regressão linear simples se encaixa uma linha reta através do conjunto de pontos n de tal forma que faça a soma dos quadrados residuais do modelo ( isto é, as distâncias entre os pontos verticais do conjunto de dados e a linha reta) tão pequena quanto possível . O adjetivo simples refere-se ao fato de que esta regressão é uma das mais simples na estatística. O declive da linha reta é igual à correlação entre y e x seja corrigida pela relação de desvios padrão destas variáveis. A intercepção da linha reta é tal que passa pelo centro de massa(x,y) dos pontos de dados. Também existem outros métodos de regressão, além do simples (QMO) (ver ). Em particular, quando se quer fazer a regressão por olho , as pessoas geralmente tendem a desenhar uma linha um pouco mais íngreme, mais próximo ao produzido pelo método do . Isso ocorre porque é mais natural para a mente humana considerar as distâncias ortogonais para a linha de regressão, ao invés das verticais como o método QMO faz.
gold:hypernym: dbr:Estimator
prov:wasDerivedFrom: wikipedia-en:Simple_linear_regression?oldid=1113805538&ns=0
dbo:wikiPageLength: 26500
foaf:isPrimaryTopicOf: wikipedia-en:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Student's_t-test
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Studentized_residual
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Deming_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Plant_disease_forecasting
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Hat_operator
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Hedge_relationship_(finance)
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Line_fitting
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Linear_least_squares
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Linear_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Linear_trend_estimation
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Errors-in-variables_models
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Francis_Galton
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Parametric_search
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Good–Turing_frequency_estimation
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression
dbo:wikiPageDisambiguates: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Regression_analysis
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Robust_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Solow_residual
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Arrhenius_plot
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Bivariate_analysis
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:T-statistic
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Economics_of_defense
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Homoscedasticity_and_heteroscedasticity
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Theil–Sen_estimator
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Ordinary_least_squares
rdfs:seeAlso: dbr:Simple_linear_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Multicollinearity
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Explained_sum_of_squares
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:List_of_statistics_articles
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Linear_regression_(disambiguation)
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression
dbo:wikiPageDisambiguates: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Robust_statistics
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Nonhomogeneous_Gaussian_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Outline_of_regression_analysis
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Working–Hotelling_procedure
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: dbr:Simple_regression
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Simple_linear_regression
dbo:wikiPageRedirects: dbr:Simple_linear_regression

Subject Item: wikipedia-en:Simple_linear_regression
foaf:primaryTopic: dbr:Simple_linear_regression