请解释什么是线性回归分析，并以json格式输出，包含三个字段：定义，应用，优势。
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{
  "定义": "线性回归分析是一种统计方法，用于确定两组或多组数据之间的线性关系。通常，它被用来预测因变量（响应变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间的关系。",
  "应用": "线性回归分析广泛应用于多个领域，如经济学（预测市场趋势）、生物学（研究基因与表型的关系）、环境科学（分析气候变化与污染水平的关系）等，以及其他需要预测或解释数据关系的场景。",
  "优势": "线性回归的主要优势在于其简单性和可解释性。此外，它还能有效处理大量数据，并且可以通过数学模型精确地表达变量之间的关系，便于进一步的分析和预测。线性回归也易于实现和理解，适用于初学者和专业人士。"
}
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