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回归直线的截距 除X和Y线性关系之外的随机因素对Y的影响 回归直线的斜率 观测值和估计值之间的残差
回归直线法是预测资金需要量的方法之一 回归直线法是假定资金需要量与销售额之间存在线性关系 回归直线方程的参数是通过最__方法来确定的 回归分析法的预测模型为：y=ax2-bx+c 回归直线法也是资金习性预测法的一种
回归方程计算有误 X与Y之间不是线性关系 此现象无法解释 此现象正常 X与Y之间无相关关系
各散点都落在该直线上的方程 各散点与该直线的纵向距离的平方和最小的线性方程 各散点与该直线的垂直距离的平方和最小的线性方程 各散点尽量与该直线接近 b＞0的线性方程
回归直线的截距 除X和Y线性关系之外的随机因素对Y的影响 回归直线的斜率 观测值和估计值之间的残差
， ， 点 ③已知回归直线方程为
＝0.50x－0.81，则x＝25时，y的估计值为11.69 ④回归直线方程的意义是它反映了样本整体的变化趋势 A.0个B.1个C.2个 3个 
确定a和b 确定a 确定b 判断x、y之间是否存在线性相关关系
回归直线的截距 回归直线的斜率 观测值和估计值之间的残值 除X和Y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
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