前言：
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估计标准误差
显著性检验
线性关系的检验
回归分析的主要目的是根据所建立的估计方程用自变量x来估计或预测因变量y的取值。建立了估计方程后，还不能马上进行估计或预测，因为该估计方程是根据样本数据得出的，它是否真实地反映了变量x和y之间的关系，需要通过验证来证实。
回归分析中的显著性检验主要包括两方面内容:一是线性关系的检验，.二是回归系数的检验。
概念
1.检验x和y之间是否具有线性关系，或者说，检验自变量x对因变量y的影响是否显著
2.理论基础是回归系数B的抽样分布
3.在一元线性回归中，等价于线性关系的显著性检验
回归系数的检验
概念
1.检验x和y之间是否具有线性关系，或者说，检验自变量x对因变量y的影响是否显著
2.理论基础是回归系数B的抽样分布
3.在一元线性回归中，等价于线性关系的显著性检验
利用回归方程进行估计和预测
概念
1.根据自变量X的取值估计或预测因变量y的取值
2.估计或预测的类型点估计
y的平均值的点估计
y的个别值的点估计
区间估计y的平均值的置信区间估计y的个别值的置信区间估计
点估计
1.对于自变量x的一个给定值X，根据回归方程得到因变量》的一个估计值 y
2.点估计值有
y的平均值的点估计
· y的个别值的点估计
3.在点估计条件下，平均值的点估计和个别值的点估计是一样的，但在区间估计中则不同
预测区间的估计
残差分析
残差与残差图
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