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（2，3） （8，9） （6，9） （6.5，8）
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
检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题 建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系，因此只有当两个变量问具有线性关系，即回归是显著的，这时建立的回归方程才是有意义的 求两个变量间相关系数，对于给定的显著水平α，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时，便认为两个变量间存在线性相关关系，所求得的回归是显著的，即回归方程是有意义的 为了推广到多元线性回归场合，另一种检验方法是方差分析的方法 当SR，Se，fA，fe已知，对于给定的显著性水平α，当F＜F1-α(fR，fe)时，认为回归方程显著，即是有意义的
能用直线回归方程描述两变量间的关系。因为回归系数 b的假设检验与相关系数 r的假设检验等价，既然 r的假设检验 P=0.007，可认为两变量间有直线回归关系，所以能用直线回归方程来描述两变量间的关系。 现已知a = 6.503，b = 0.228，故直线回归方程为 y=6.503+0.228x。 将x =6.58代入回归方程，求得 y=8.003，即土壤镉为 6.58μg/L，则人体尿镉平均是 8.003μg/L。 将x =32.15代入回归方程，求得y=13.833，即土壤镉为 32.15μg/L，则人体尿镉平均是 13.33μg/L。 由于土壤镉的实测值范围是 4.14μg/L～27.39μg/L，32.15μg/L 超出此范围，不宜用该回归方程来估计人体尿镉。
F=4.32 F=7.43 回归方程不显著 回归方程显著 回归方程显著性无法判断
F=9.287 F=74.30 方程不显著 方程显著
自变量不是随机变量，因变量是随机变量 因变量和自变量不是对等的关系 利用一个回归方程，因变量和自变量可以相互推算 根据回归系数可判定因变量和自变量之间相关的方向 对于没有明显关系的两变量可求得两个回归方程
F=4.32 F=7.43 C.回归方程不显著 D.回归方程显著 E.回归方程显著性无法判断
自变量是可控制量，因变量是随机的 两个变量不是对等的关系 利用一个回归方程，两个变量可以互相推算 根据回归系数可判定相关的方向 对于没有明显因果关系的两个线性相关变量可求得两个回归方程
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
F=16.7 F=18 回归方程不显著 回归方程显著性无法判断 回归方程显著
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