В линейной регрессии уравнение имеет вид Y = b0 + b1X + e, где:

• Y - зависимая переменная (или целевая переменная), которую мы пытаемся предсказать или объяснить.
• X - независимая переменная (или объясняющая переменная), которая используется для предсказания Y.
• b0 - свободный член (или константа), который представляет собой значение Y, когда X равен нулю. Это значение показывает, какова зависимая переменная, если влияние независимой переменной отсутствует.
• b1 - коэффициент наклона, который показывает, на сколько изменится Y при изменении X на одну единицу. Этот коэффициент отражает силу и направление связи между Y и X.
• e - случайная ошибка (или остаток), которая представляет собой разницу между фактическим значением Y и предсказанным значением Y, основанным на модели. Это значение учитывает все факторы, которые не были учтены в модели.

Таким образом, параметрами уравнения регрессии являются b0 и b1, которые определяют форму линейной зависимости между Y и X, а также e, которая отражает случайные колебания и неопределенности в данных.