一元线性回归预测方法

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根据成对的两种变量的样本数据之间存在的线性量变关系，建立一元线性回归模型，用以从自变量的变动预测因变量发展变动趋势和水平的定量预测方法。

进行一元线性回归预测，一般可先根据搜集到的成对的两种变量的实际数据绘制散点图(图上横坐标代表自变量X，纵坐标代表因变量Y)，并按照散点图中各数据点的分布状况，通过各数据点拟合一条“最适合的”直线，来直观地判断这种变量之间是否存在显著的直线函数关系。为了能够精确地进行预测，通常采用最小二乘法，作出回归系数估计，建立一元线性回归预测模型，并通过回归标准误差及拟合优度检验、方差分析、t－检验、F－检验等统计检验方法，检验和验证预测模型的有效性和可靠性。