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0＜r＜1 -1＜r＜0 r>1 r=0 ︱r︱=1
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量y之间线性关系的数学方程 判定系数r2(上标)表明指标变量之间的依存程度，r2(上标)越大，表明依存度越大 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
由样本数据得到的回归方程为
＝
x＋
必过样本点的中心
残差平方和越小的模型，拟合的效果越好 用相关指数R.2来刻画回归效果，R.2的值越小，说明模型的拟合效果越好 若变量y和x之间的相关系数r＝－0.936 2，则变量y和x之间具有线性相关关系
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
模型1的相关指数R2为0.98 模型2的相关指数R2为0.80 模型3的相关指数R2为0.50 模型4的相关指数R2为0.25
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程 判定系数R2表明指标变量之间的依存程度，R2越大，表明依存度越大 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
模型1的相关指数R.2为0.75 模型2的相关指数R.2为0.90 模型3的相关指数R.2为0.25 模型4的相关指数R.2为0.55
等于0.8451 等于0.8269 统计含义是：亩产量的全部离差中，有84.51%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释 统计含义是：亩产量的全部离差中，有82.69%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释
0.2011 0.8055 0.8160 0.8232
在回归分析中，若变量间的关系是非确定性关系，则因变量不能由自变量唯一确定 相关系数可以是正的也可以是负的 回归分析中，如果R.2＝1，说明变量x与y之间是完全线性相关 样本相关系数r∈(－∞，＋∞)
自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关 自变量应具有完整的统计数据，其预测值比较容易确定 模型中有且只有一个自变量 自变量之间具有一定的互斥性
由样本数据得到的回归方程
＝bx＋a必过样本中心(
，
) 残差平方和越小的模型，拟合的效果越好 用相关指数R2来刻画回归效果，R2越小，说明模型的拟合效果越好 若变量y和x之间的相关系数为r＝－0.9362，则变量y和x之间具有线性相关关系
一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量X之间线性关系的数学方程 判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小 在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可 在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
模型1(相关指数R.2为0.97) 模型2(相关指数R.2为0.89) 模型3(相关指数R.2为0.56) 模型4(相关指数R.2为0.45)
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