根据以上求得回归方程Y=2.1527+0.0608x，可以在自变量X的实测范围内（本例为7～27）任取X 1 和X 2 两值代入上式求得在图22-2中的P 1 （X 1 ，Y 1 ）和P 2 （X 2 ，Y 2 ）两坐标点，将两点连结为一直线，就属该方程的回归直线。作图要注意的是P 1 、P 2 两点最好距离远些，绘出的直线在坐标上误差就小些。
...制约的情况，如同一批水样的浊度与透光率，同一批人的年龄与血压以及身长、体重与胸围等。因而研究问题的方法就需要扩展。在统计方法中通常是用相关与回归的方法来研究不同变量之间的这种相互依存和互为消长的关系。相关与回归的种类较多，本章所涉及的只是其中最简单的直线相关与直线回归，简称相关与回归。 相关与回归即有区别又有联系，表达事物或现象间的在数量方面相互关系的密切程...
...制约的情况，如同一批水样的浊度与透光率，同一批人的年龄与血压以及身长、体重与胸围等。因而研究问题的方法就需要扩展。在统计方法中通常是用相关与回归的方法来研究不同变量之间的这种相互依存和互为消长的关系。相关与回归的种类较多，本章所涉及的只是其中最简单的直线相关与直线回归，简称相关与回归。 相关与回归即有区别又有联系，表达事物或现象间的在数量方面相互关系的密切程...
...,tb）是相同的，如本章的案例前后算得的tr=tb=4.14。由于 相关系数 的计算及 假设检验 比较方便，故可用相关系数的显着性检验取代 回归系数 的显着性检验。事实上在作回归分析之前，一般先作相关分析，而只有在确定了两变量间有直线关系的前提下，求回归方程及回归线才有意义。 4．相关与回归的应用，仅限于原实测数据的范围内，而不能随意外推。因为不知道在此范围...
...学领域里，自变量与应变量的关系和数学上的函数关系有所不同。例如成年人年龄和血压的关系，通过大量调查，看出平均收缩压随年龄的增长而增高，并且呈直线趋，但各点并非恰好都在直线上。为强调这一区别，统计上称这是血压在年龄上的回归。 直线回归分析的任务就是建立一个描述应变量依自变量而变化的直线方程，并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。按这个要求计算回归方程的方法...
...据前面的相关分析以及医学上有关凝血的机理，可知凝血时间依凝血酶浓度而异，且有密切的关系。因此可进一步作由凝血酶浓度（X）推算凝血时间（Y）的回归方程。求直线回归方程的步骤如下： 1．列回归计算表（见表9.1），计算∑X、∑Y、∑X 2 、∑Y 2 、∑XY。 2．计算X、Y、∑(X-X) 2 、∑(X－X)(Y-Y) X=∑X/n=15.1/15=1.01 ...
直线回归方程的通式为： =a+bX 公式（22.3） 式中Y为自由变量X推算因变量Y的估计值，a为回归直线在Y轴上的截距，即X=0时的Y值；b为样本回归系数（regression coefficient），即回归直线的斜率（slope或称坡度），表示当X变动一个单位时，Y平均变动b个单位。如果已知a与b，用以代入公式（22.3），即可求得直线回归方程。求a和...
（一）样本回归系数的假设检验 根据例9.1资料求得的是样本回归系数b，有抽样误差的，需作假设检验，检验其是否是从回归系数为0的假设总体（即β=0）中随机抽得的，也就是检验b与0的差别有无显着性。如果差别有显着性，可认为X与Y间有直线回归存在。 样本回归系数的假设检验亦用t检验。 H 0 ：β=0即Y的变化与X无关； H 1 ：β≠0。 计算公式为： （9.7...
...计量（tr,tb）是相同的，如本章的案例前后算得的tr=tb=4.14。由于相关系数的计算及假设检验比较方便，故可用相关系数的显着性检验取代回归系数的显着性检验。事实上在作回归分析之前，一般先作相关分析，而只有在确定了两变量间有直线关系的前提下，求回归方程及回归线才有意义。 4．相关与回归的应用，仅限于原实测数据的范围内，而不能随意外推。因为不知道在此范围之...
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