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r值若趋近+1，表示X、Y变量之间线性相关程度密切，趋近-1表示不密切 r=0表示两个变量之间不存在任何相关关系 在大多数情况下，0＜ r ＜1表示X、Y变量之间存在一定的线性关系 r 永远不会等于1
β
+β
x反映了由于x的变化而引起的y的线性变化 ε反映了除x和y之间的线性关系之外的随机因素对y的影响 在一元回归模型中把除x之外的影响y的因素都归入ε中 ε可以由x和y之间的线性关系所解释的变异性
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。
X和Y的线性关系对Y的影响 由自变量X的变化引起的因变量Y的变化 X和Y的线性关系对X的影响 除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y的影响
X和Y的线性关系对Y的影响 由自变量X的变化引起的因变Y的变化 除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y的影响 X和y的线性关系对X的影响
数值越大说明两个变量之间的关系就越强 仅仅是两个变最之间线性关系的一个度量， 不能用于描述非线性关系 只是两个变量之间线性关系的一个度量， 不一定意味着两个变量之间一定有因果关系 绝对值不会大于 1
如果ρ=0，则称X和Y不相关 相关系数的大小受观测值大小的影响 是对两个变量间线性关系的强弱和方向的度量 如果ρ＞1，则X和Y有完全的正线性相关关系 是更广泛使用的度量两个变量之间的相关性程度的指标
由自变量X的变化引起的因变量Y的变化 X和Y的线性关系对X的影响 X和Y的线性关系对Y的影响 除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y的影响
X和Y的线性关系对Y的影响 由自变量X的变化引起的因变量Y的变化 X和Y的线性关系对X的影响 除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y的影响
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
X和Y的线性关系对Y的影响 由自变量X的变化引起因变量Y的变化 X与Y的线性关系对X的影响 除X和Y的线性关系之外的随机因素对Y的影响
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