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相关系数越大回归系数也越大 如果有统计学意义，则相关系数与回归系数的符号一致 总体回归系数与总体相关系数的假设检验等价 相关描述互依关系；回归描述依存关系 总体回归系数与总体相关系数的假设检验不等价
两个变量之间不是对等关系 回归系数有正负号 两个变量都是随机的 利用一个回归方程，两个变量可以互相推算 有可能求出两个回归方程
胸围和肺活量必须先进行标准化变换，以消除度量衡单位不同的影响 肺活量为自变量， 胸围为应变量 先绘制散点图， 散点呈现线性趋势，则进行线性回归分析 回归系数不论有无统计学意义，都必须解释回归系数 回归系数有统计学意义， 则胸围与肺活量间一定为因果关联
回归系数有高度的统计学意义 回归系数无统计学意义 回归系数有统计学意义 不能肯定回归系数有无统计学意义 以上都不是
回归检验的目的是判定预测模型的合理性和适用性 采用方差分析进行检验比相关系数、t检验更精确 相关系数检验中，相关系数的绝对值越接近0，变量间的线性关系越好 t检验中，应在回归常数检验后再进行回归系数检验 回归系数的tb检验系数绝对值大于t，表明回归系数显著性不为0，t检验通过
分别对各回归系数的 t检验和 F检验是等价的 分别对各回归系数的 t检验和 F检验没有关系 F检验显示为显著，则各回归系数的 t检验显示均为显著 各回归系数的t检验显示均为显著，则F检验显著
检验两变量是否有相关关系 检验曲线拟合的好坏 检验回归系数b是否为0 帮助判断是否有异常值 检验总体回归系数是否为0
偏回归系数 偏回归系数的标准误 标准偏回归系数 偏回归系数检验 t值 偏回归系数检验 P值
在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的 在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验 在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的 在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
X对Y的影响占Y变异的30% X增加一个单位，Y平均减少30% X增加一个单位，Y平均减少0.30个单位 Y增加一个单位，X平均减少30% Y增加一个单位，X平均减少0.30个单位
检验回归方程对样本数据的拟合程度，通过判定系数来分析 对回归方程线性关系的检验 对回归方程中回归系数显著性进行检验 序列相关性检验 多重共线性检验
应变量Y 的变异度 自变量X 的变异度 扣除X 影响后Y 的变异度 扣除Y 影响后X 的变异度 回归系数b 的变异度
3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检 验的P-Value都大于0.05的情况 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。 有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。 ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。
回归系数显著性检验采用F检验 回归方程显著性检验采用t检验 回归系数显著性检验采用t检验 回归方程显著性检验采用F检验
在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的 在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验 在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是等价的 在多元回归分析中，回归系数b的t检验和模型整体的F检验是不等价的
在一元线性回归分析中，只进行回归系数b的t检验是足够的 在一元线性回归分析中，应当同时进行回归系数b的t检验和模型整体的F检验 在多元回归分析中，回归系数6的t检验和模型整体的F检验是等价的 在多元回归分析中，回归系数6的t检验和模型整体的F检验是不等价的
线性关系的显著性 回归系数的系数的显著性 线性关系的显著性 估计标准误差
检验回归系数b是否等于0 检验两总体回归系数是否相等 检验回归方程的拟合优度 推断两变量是否存在直线依存关系 判断回归方程代表性的好坏
线性约束检验 若干个回归系数同时为零检验 回归系数的显著性检验 回归方程的总体线性显著性检验
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