Menjelaskan konsep model regresi linier dengan bahasa sederhana.
Regresi linier adalah metode statistik yang digunakan untuk mencari hubungan antara dua variabel. Secara sederhana, ini membantu kita untuk memahami bagaimana satu variabel (variabel terikat) berubah seiring dengan perubahan variabel lain (variabel bebas). Tujuan dari model regresi linier adalah untuk menemukan garis terbaik yang sesuai dengan data, yang dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang nilai masa depan dari variabel terikat berdasarkan nilai variabel bebas.

Misalnya, kita ingin memahami hubungan antara usia seseorang dan pendapatannya. Kita dapat mengumpulkan data tentang usia dan pendapatan sekelompok orang dan memplotnya dalam grafik. Variabel bebas (umur) diplot pada sumbu x, dan variabel terikat (pendapatan) diplot pada sumbu y.

Dengan menggunakan regresi linier, kita dapat menemukan garis lurus terbaik yang sesuai dengan data pada grafik. Garis ini mewakili hubungan antara usia dan pendapatan. Dengan melihat garis ini, kita dapat membuat prediksi tentang bagaimana pendapatan seseorang akan berubah seiring bertambahnya usia.

Selain itu, regresi linier dapat membantu kita memahami seberapa kuat hubungan antara kedua variabel. Jika garisnya curam berarti ada hubungan yang kuat antara umur dan pendapatan. Jika garisnya datar berarti terdapat hubungan yang lemah antara kedua variabel.

Secara keseluruhan, regresi linier adalah alat yang berguna untuk membantu kita memahami dan menganalisis hubungan antara dua variabel.