直线回归方程通式为y^=a+bx，其中x是自变量，y^是与x的量相对应的依变量y的点估计值;a叫回归系数，b叫回归截距。()
举一反三
- 直线回归方程（linearregressionequation）的通式为上式：读作“y依x的直线回归方程”，其中x是自变量，是和x的量相对应的依变量的点估计值；a是x=0时的值，即回归直线在y轴上的截距，称为回归截距（regressionintercept）；b是x每增加一个单位数时，平均地将要增加（b>0时）或减少（b<0时）的单位数，称为回归系数43cdf79b152ec9d126f618ddf485bc5e.pngbf1868c9293f7263bb2257feb424464e.pngbf1868c9293f7263bb2257feb424464e.pngbf1868c9293f7263bb2257feb424464e.png
- 在直线回归方程式y=a+bx中，b反映y依x的回归关系，所以，b称为 。
- 由变量y 倚变量x 回归和由变量x 倚变量y 回归所得到的回归方程之所以不同，主要是因为方程中参数表示的意义不同
- 对于一元线性回归分析，下列说法不正确的是【 】 A: 两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量； B: 回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值； C: 用最小二乘法得到y依x和x依y的两个回归方程是一样的； D: 回归系数的符号与y依x的变化有关。
- Y关于x的线性回归方程为y=a+bx，该回归直线必通过点()。 A: (0，a) B: (0，b) C: (x，y) D: (a，b) E: (x，a)