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仅要求X、Y两个变量为定量变量即可 仅要求X变量服从正态分布即可 仅要求Y变量服从正态分布即可 要求X、Y均服从正态分布 Y可以是分类变量
两个变量之间不是对等关系 回归系数有正负号 两个变量都是随机的 利用一个回归方程，两个变量可以互相推算 有可能求出两个回归方程
若线性回归相关系数r＝1，则两个变量线性无关 若线性回归相关系数r>0，当x增加时，y值增加 当相关系数r＝1时，所有的实验点都落在回归线上 当相关系数r＝0时，可能两个变量间有某种曲线的趋势
当r=±1时，n个点完全在一条直线上，这时称两个变量完全线性相关 当r=0时，称两个变量线性不相关，这时散布图上n个点可能毫无规律，不过也可能两个变量间存在某种曲线的趋势 r＞0时，称两个变量正相关，这时当x值增加时，y值也有增大趋势 r＜0时，称两个变量负相关，这时当x值减少时，y值有减少的趋势 r＜0时，称两个变量负相关，这时y值有随x值的增大而减小的趋势
两个变量之间相关关系的密切程度 两个变量之间相关关系的方向 当自变量增减一个单位时，因变量平均增减的量 回归分析中保持不变的量 当因变量增减一个单位时，自变量平均增减的量
线 性（linearity）：两个变量间存在线性关系； 独立性（independent）：任意两个观察值互相独立； 正态性（normality）：应变量 y是服从正态分布的随机变量； 方差齐（equal variances）：给定 x后，应变量 y的方差相等。 以上均对
线性（linearity）：两个变量间存在线性关系； 独立性（independent）：任意两个观察值互相独立； 正态性（normality）：应变量y是服从正态分布的随机变量； 方差齐（equalvariances）：给定x后，应变量y的方差相等； 以上均对。
若r＞0则两个变量正相关 若r＜0则两个变量负相关 若r=0则两个变量线性不相关 若r=0则可能两个变量间有某种特殊的曲线关系 若r=0则b不一定等于0
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
两个变量间负相关 两个变量间完全线性相关 两个变量间线性不相关 两个变量间部分线性相关
当r=±1时，n个点完全在一条直线上，这时称两个变量完全线性相关 当r=0时，称两个变量线性不相关，不过也可能两个变量间存在某种曲线的关系 当r＞0时，称两个变量正相关，这时当x值增加时，y值也有增大的趋势 当r＜0时，称两个变量负相关，这时y值有随x值的增大而减小的趋势 当r＜0时，称两个变量负相关，这时当x值减少时，y值有减少的趋势
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
要求X、Y均服从正态分布 仅要求X、Y两个变量为定量变量即可 仅要求Y变量服从正态分布即可 仅要求X变量服从正态分布即可 Y可以是分类变量
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