没有具体数据要求，一般来说，数据越多越好。
通过线性回归算法，我们可能会得到很多的线性回归模型，但是不同的模型对于数据的拟合或者是描述能力是不一样的。我们的目的最终是需要找到一个能够最精确地描述数据之间关系的线性回归模型。这是就需要用到代价函数。
代价函数就是用来描述线性回归模型与正式数据之前的差异。如果完全没有差异，则说明此线性回归模型完全描述数据之前的关系。
一条趋势线代表着时间序列数据的长期走势。它告诉我们一组特定数据（如GDP、石油价格和股票价格）是否在一段时期内增长或下降。虽然我们可以用肉眼观察数据点在坐标系的位置大体画出趋势线，更恰当的方法是利用线性回归计算出趋势线的位置和斜率。
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第1个回答 2016-08-03
1. 一般来说，数据越多，分析结果越可靠，没有明确的要求需要多少组数据，视数据取得的难易程度吧。
2. 数据的质量也对分析结果有重要影响，自变量最好分布得均匀一些为好。质量高的数据，样本数量可以适当地少一些。
比如在0~100的横坐标轴上，如果大部分数据都集中在了0~50之间，这样数据的质量就不高。本回答被提问者采纳
2. 数据的质量也对分析结果有重要影响，自变量最好分布得均匀一些为好。质量高的数据，样本数量可以适当地少一些。
比如在0~100的横坐标轴上，如果大部分数据都集中在了0~50之间，这样数据的质量就不高。本回答被提问者采纳
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