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有n对变量值（Xi，Yi）建立直线回归方程，要求（）

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几何平均值是

n 个变量值的和的 n 次方根，记为 G n 个变量值的乘积的 n 次方根，记为 G n 个变量值的比值的 n 次方根，记为 G n 个变量值相减值的 n 次方根，记为 G

若r是由n对观测值xiyi计算得到的xy的相关系数=a+bx表示相应的回归方程则下列说法中正确的有

若r=l，则b=1 若r=-1，则b<0 若r≠0，则b≠0 r与b同号 r与a异号

有n对变量值Xiyj建立直线回归方程要求

根据建立的直线回归方程不能判断出两个变量之间相关的密切程度

根据18对观测值xiyii=1218建立了一元线性回归方程在对该回归方程作显著性检验时其回归平方和的

R=1 R=2 E=18 E=17 e=16

由15对数据xiyii=1215算得Lxx=355Lxy=3102Lxy=-923则回归方程=a+b

在一个试验设计的分析问题中建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法一是对各因子的代码值

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

在直线回归方程中

在两个变量中须确定自变量和因变量一个回归方程只能作一种推算回归系数只能取正值要求两个变量都是随机变量要求因变量是随机的，而自变量是给定的。

对于回归方程来说

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

直线回归方程

建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系关键在于确定方程中的参数 a和b 表明两个相关变量间的数量变动关系可用来根据自变量值推算因变量值，并可进行回归预测回归系数 b=0时，相关系数 r=0

建立变量xy间的直线回归方程回归系数的绝对值|b|越大说明

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

有n对变量值XiYi建立直线回归方程要求

A B C D E

有n对变量值XY建立直线回归方程要求

使∑（X

-

）最小使∑(X

-Y

)

最小使∑(Y

-

)2最小使∑(X

-

)

最小使∑(Y

-

)

最小

直线回归方程

建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系关键在于确定方程中的参数 A和B 表明两个相关变量间的数量变动关系可用来根据自变量值推算因变量值，并可进行回归预测回归系数 B=0时，相关系数 R=0

回归分析预测法是在分析市场现象自变量与因变量之间相互关系的基础上建立变量之间的回归方程并将回归方程作

有n对变量值Xy建立直线回归方程要求

有2对变量值XiYi建立直线回归方程要求

直线回归方程

表明两个相关变量间的数量变动关系关键在于确定方程中的参数 a 和 b 可用来根据自变量值推算因变量值，并可进行回归预测回归系数 b＝0 时，相关系数 r＝0 建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系

有2对变量值XiYi建立直线回归方程要求

A B C D E

建立变量xy间的直线回归方程回归系数的绝对值|b|越大说明

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

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