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y与x无直线关系 y与x有直线关系 方程求的有问题 x与y之间毫无关系 y与x有曲线关系
X变化时Y基本不变，或Y变化时 X基本不变 如果充分增加样本量有可能否定H0 (ρ＝0) X与Y有某种非直线的函数关系 X与y之间的关系不能用直线方程近似表达 如果建立回归方程，回归系数b近似等于0
与方程对应的两条直线只有一条经过点（x, y） 方程中参数不同，意义也不同 参数估计的方法不同 一个是直线方程，另一个是曲线方程
X变化时Y基本不变，或Y变化时 X基本不变 如果充分增加样本量有可能否定H0 (ρ＝0) X与Y有某种非直线的函数关系 X与y之间的关系不能用直线方程近似表达 如果建立回归方程，回归系数b近似等于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
只能由自变量x去预测因变量y 只能由因变量y去预测自变量x 既可以由自变量x去预测因变量y，也可以由变量因y去预测自变量x 能否相互预测，取决于自变量x和变量因y之间的因果关系
y与x无直线关系 y与x有直线关系 方程求得有问题 x与y之间毫无关系 y与x有曲线关系
x是自变量，y是因变量 自变量是给定的，因变量是随机的 x与y的相关系数符号一定为正 两个变量是不对等关系 回归方程有两个
ˆy=25–0.75x ˆy=–120+0.86x ˆy=200–2.5x ˆy=–34–0.74x
X变化时Y基本不变，或Y变化时X基本不变 如果充分增加样本量有可能否定H0ρ=0） X与Y有某种非直线的函数关系 X与Y之间的关系不能用直线方程近似表达 如果建立回归方程，回归系数6近似等于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
如果变量x与y之间存在着线性相关关系，则我们根据实验数据得到的点(xi，yi)(i＝1,2，…，n)将散布在某一条直线的附近 如果两个变量x与y之间不存在着线性关系，那么根据它们的一组数据(xi，yi)(i＝1,2，…，n)不能写出一个线性方程 设x，y是具有相关关系的两个变量，且y关于x的线性回归方程为
叫做回归系数 为使求出的线性回归方程有意义，可用统计检验的方法来判断变量y与x之间是否存在线性相关关系
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