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y平均增加1.5个单位 y平均增加2个单位 y平均减少1.5个单位 y平均减少2个单位
该回归方程的拟合效果较好 该回归方程的拟合效果较差 该方程对变量的解释程度为94.4% 时间每增加一个单位，T增加0.698个单位 时间每增加一个单位，T平均增加0.698个单位
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
y平均减少5个单位 y平均增加3个单位. y平均减少3个单位 y平均增加5个单位.
y平均增加2.5个单位 y平均增加2个单位 y平均减少2.5个单位 y平均减少2个单位
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
当 x＝0 时， y 的期望值 当 x 变动一个单位时， y 的平均变动数量 当 x 变动一个单位时， y 增加的总数量 当 y 变动一个单位时， x 的变动平均变动数量 、
该回归方程的拟合效果较好 该回归方程的拟合效果较差 该方程对变量的解释程度为94.4% 时间每增加一个单位，T增加0.698个单位 时间每增加一个单位，T平均增加0.698个单位
b为直线的斜率 如果x改变一个单位，y一定改变b个单位 如果x改变一个单位，y最大可能改变b个单位 如果x改变一个单位，y最小改变b个单位 如果x改变一个单位，y平均致变b个单位
当x＝0时y的期望值 x变动一个单位时y的变动总额 y变动一个单位时x的平均变动量 x变动一个单位时y的平均变动量
当x＝0时y的期望值 x变动一个单位时y的变动总额 y变动一个单位时x的平均变动量 x变动一个单位时y的平均变动量
y均增加1.5个单位 y均增加2个单位 y平均减少1.5个单位 y均减少2个单位
只能建立回归方程 y^=a+bx 只能建立回归方程为 x^=a+by 可以同时建立两个回归方程 两者无相关关系，不能建立回归方程
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
y 平均减少 2 个单位 y 平均增加 2 个单位 y 平均减少 1.5 个单位 y 平均增加 1.5 个单位
当X=0时Y的平均值 当Y=0时X的平均值 X变动一个单位时Y的变动总量 X变动一个单位时Y的平均变动量 Y变动一个单位时X的平均变动量
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