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n 个变量值的和的 n 次方根， 记为 G n 个变量值的乘积的 n 次方根， 记为 G n 个变量值的比值的 n 次方根， 记为 G n 个变量值相减值的 n 次方根， 记为 G
在两个变量中须确定自变量和因变量 回归系数只能取正值 回归系数和相关系数的符号是一致的 要求两个变量都是随机的 要求因变量是随机的，而自变量是给定的
两种方程检验效果都一样，用哪种都可以 只有用代码值（CodeUnits）建立的回归方程才准确；用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确 只有用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程才准确；用代码值（CodeUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确 根本用不着回归方程，ANOVA表中结果信息已经足够进行判断因子的显著性
在两个变量中须确定自变量和因变量 一个回归方程只能作一种推算 回归系数只能取正值 要求两个变量都是随机变量 要求因变量是随机的，而自变量是给定的。
随变量值的个数n的增大而增大 随变量值的个数n的增加而减小 随变量值之间的变异增大而增大 随系统误差的减小而减小
t检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著 t检验是从回归效果检验回归方程的显著性 F检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著 F检验是从回归效果检验回归方程的显著性
建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系 关键在于确定方程中的参数 a和b 表明两个相关变量间的数量变动关系 可用来根据自变量值推算因变量值，并可进行回归预测 回归系数 b=0时，相关系数 r=0
回归方程的误差越小 回归方程的预测效果越好 回归方程的斜率越大 x、y间的相关性越密切 越有理由认为X、Y间有因果关系
使∑（X
-
）最小 使∑(X-Y)
最小 使∑(Y-
)2最小 使∑(X-)最小 使∑(Y-
)最小
建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系 关键在于确定方程中的参数 A和B 表明两个相关变量间的数量变动关系 可用来根据自变量值推算因变量值，并可进行回归预测 回归系数 B=0时，相关系数 R=0
随变量值的个数 n 的增大而增大 随变量值的个数 n 的增加而减小 随变量值之间的变异增大而增人 随系统误差的减小而减小
表明两个相关变量间的数量变动关系 关键在于确定方程中的参数 a 和 b 可用来根据自变量值推算因变量值， 并可进行回归预测 回归系数 b＝0 时， 相关系数 r＝0 建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系
回归方程的误差越小 回归方程的预测效果越好 回归方程的斜率越大 x、y间的相关性越密切 越有理由认为x、y间有因果关系
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