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对四个样本点,,,分析后,得到回归直线方程为,则样本点中的值为 .

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回归方程  回归模型  估计的回归方程  理论回归方程  
x和y的相关系数为直线l的斜率   x和y的相关系数在0到1之间   当n为偶数时,分布在l两侧的样本点的个数一定相同   直线l过点  
回归分析前应绘制散点图  回归方程可用来描述两定量变量间数量依存变化的关系  对回归系数假设检验的P能够反映自变量对应变量数量上的影响大小  满足各观测值独立、应变量与自变量关系为线性、误差服从正态分布的资料才能应用于回归分析  直线回归用于预测时,自变量一般不应超出样本实测值的取值范围  
通过最小二乘法得到的线性回归直线过样本点的中心   用最小二乘法求回归直线方程,是寻求使 (yi-bxi-a)2最小的a,b的值   相关系数r越小,表示两个变量相关性越弱   R.2=1-越接近1,表示回归的效果越好  
,  ,  点 ③已知回归直线方程为=0.50x-0.81,则x=25时,y的估计值为11.69 ④回归直线方程的意义是它反映了样本整体的变化趋势 A.0个B.1个C.2个  3个   
预测包括点预测和区间预测  点预测就是将x的一个特定值x代入样本回归方程,计算得出就是对应y的点预测值  区间预测时,样本容量一定时,置信区间的宽度在x均值处最小,预测点x离x均值越小精度越低  y在置信水平为1-α的置信区间为:  
样本数据对总体没有很好的代表性  检验回归方程中所表达的变量之间的线性相关关系是否显著  样本量不够大  需验证该回归方程所揭示的规律性是否显著  
x和y正相关   x和y的相关系数为直线l的斜率   x和y的相关系数在-1到0之间   当n为偶数时,分布在l两侧的样本点的个数一定相同   
对样本截距作推断  对总体截距作推断  对样本回归系数作推断  对总体回归系数作推断  对决定系数作推断  
对样本截距作推断  对总体截距作推断  对样本回归系数作推断  对总体回归系数作推断  对决定系数作推断  
x和y的相关系数为直线l的斜率   x和y的相关系数在0到1之间   当n为偶数时,分布在l两侧的样本点的个数一定相同   直线l过点()  

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