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逐步回归法先对单个解释变量进行回归，再逐步增加变量个数 有可能会剔除掉重要的解释变量从而导致模型产生设定偏误 如果新引入变量未能明显改进拟合优度值，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性 如果新引入变量后t检验显著，则说明新引入的变量与其他变量之间存在共线性
检验部分回归关系的隐藏性 描述两变量之间的数量依存关系 利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程对预报量进行估计 利用回归方程进行统计控制，通过控制自变量的范围实现应变量指标统计控制的目标
回归分析中，依据描述的自变量与因变量之间的因果关系的函数表达式是线性还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析 对具有非线性关系的因变量与自变量进行回归分析 处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理 通常线性回归分析方法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助教学手段化为线性回归问题处理
若tb的绝对值大于t，说明变量x和y之间线性假设不合理 若tb的绝对值小于t，说明变量x和y之间线性假设不合理 若tb的绝对值等于t，说明变量x和y之间线性假设合理 若tb的绝对值等于t，表明回归系数为0的可能性较大，回归系数显著
Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定影响待估计现象的主要因素→确定需估计推断的现象→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→设定回归模型→判定自变量与各因变量之间关系→对回归模型进行检验→求解回归参数→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→对回归模型进行检验→判定自变量与各因变量之间关系→求解回归参数→设定回归模型→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断
回归分析中，依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析 对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析 处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理 通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理
I、Ⅱ、Ⅲ I、Ⅲ、Ⅳ Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ I、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ
线性回归分析研究的对象之间存在确定的线性关系 线性回归分析研究的对象之间存在的关系具有不确定性 线性回归的数学思想是做出这样一条直线，使得它与坐标系中具有一定线性关系的各点的垂直距离的平方和为最小 只有具有一定线性趋势的变量之间才能进行线性回归 在存在大于一个自变量的情况下不可以进行线性回归
有因果关系的变量才能进行回归分析； X的数据范围为5.2到15.7之间，建立回归方程后，可以预测X=23.6的Y的数值； 回归分析一定要进行残差分析； 对于好的回归模型，残差应该是均值为零的正态分布。
描述两指标变量之间的数量依存关系 描述两指标变量之间的非线性关系 利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标 利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计
变量之间存在一定程度的相关系数 不存在任何关系的几个变量之间 变量之间存在线性相关 变量之间存在曲线相关 时间序列变量和时间之间
根据自变量的个数分为一元回归分析预测法、二元回归分析预测法和多元回归分析预测法 根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测 根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型 根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
回归模型因变量y与自变量x之间具有线性关系。 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。 误差项ε的方差为零。 误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即，ε~N（0，σ
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回归模型因变量Y与自变量x之间具有线性关系。 在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的。 误差项ε的方差为零。 误差项ε是独立随机变量且服从正态分布，即ε～N（0，σ2）。
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
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