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检验回归系数b是否等于0 判断回归方程代表实测值的好坏 推断两变量间是否存在直线依存关系 确定回归方程的似合优度 检验两总体回归系数是否相等
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
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
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
F=4.32 F=7.43 回归方程不显著 回归方程显著 回归方程显著性无法判断
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
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
估计a、b的值 判断是否直线相关 确定X、Y间存在的因果关系 进行预测 绘制散点图
估计a，b的值 判断是否直线相关 确定x，y间存在的因果关系 进行预测 绘制散点图
F=4.32 F=7.43 C.回归方程不显著 D.回归方程显著 E.回归方程显著性无法判断
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
检验回归系数b是否等于0 检验两总体回归系数是否相等 检验回归方程的拟合优度 推断两变量是否存在直线依存关系 判断回归方程代表性的好坏
F=16.7 F=18 回归方程不显著 回归方程显著性无法判断 回归方程显著
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