为什么要对线性回归方程进行统计检验，一般需要对哪些方面进行检验

1. 为什么要对线性回归方程进行统计检验，一般需要对哪些方面进行检验

不论是何种数据，用最小二乘法是一定可以得到一个线性关系式的（除非所有的数据相同），但是两组数据并不一定存在线性相关关系，为了避免得到本不存在的回归方程，对相关关系的显著性进行检验。
首先要明白：方程的回归计算和曲线的拟合都是一种【近似计算】。
因此，一个哪怕经过“精挑细选”的【线性】方程，它对于样本的《合用》程度依然是【不一定】的。（因为也许这批样本【根本就不能】用《线性方程》来描述）所以为了考察这批样本对这个《线性方程》的贴合程度，为了向其它使用者证明这个方程的合理性，同时也可以为自己打气——这就是这批样本的合适方程，于是就要进行统计检验。

2. 为什么要对线性回归方程进行统计检验，一般需要对哪些方面进行检验？

不论是何种数据，用最小二乘法是一定可以得到一个线性关系式的（除非所有的数据相同），但是两组数据并不一定存在线性相关关系，为了避免得到本不存在的回归方程，对相关关系的显著性进行检验。
首先要明白：方程的回归计算和曲线的拟合都是一种【近似计算】。
因此，一个哪怕经过“精挑细选”的【线性】方程，它对于样本的《合用》程度依然是【不一定】的。（因为也许这批样本【根本就不能】用《线性方程》来描述）所以为了考察这批样本对这个《线性方程》的贴合程度，为了向其它使用者证明这个方程的合理性，同时也可以为自己打气——这就是这批样本的合适方程，于是就要进行统计检验。

3. 为什么要对线性回归方程进行统计检验，一般需要对哪些方面进行检验

不论是何种数据，用最小二乘法是一定可以得到一个线性关系式的（除非所有的数据相同），但是两组数据并不一定存在线性相关关系，为了避免得到本不存在的回归方程，对相关关系的显著性进行检验。
首先要明白：方程的回归计算和曲线的拟合都是一种【近似计算】。
因此，一个哪怕经过“精挑细选”的【线性】方程，它对于样本的《合用》程度依然是【不一定】的。（因为也许这批样本【根本就不能】用《线性方程》来描述）所以为了考察这批样本对这个《线性方程》的贴合程度，为了向其它使用者证明这个方程的合理性，同时也可以为自己打气——这就是这批样本的合适方程，于是就要进行统计检验。

4. 为什么要对线性回归方程进行统计检验，一般需要对哪些方面进行检验？

不论是何种数据，用最小二乘法是一定可以得到一个线性关系式的（除非所有的数据相同），但是两组数据并不一定存在线性相关关系，为了避免得到本不存在的回归方程，对相关关系的显著性进行检验。
首先要明白：方程的回归计算和曲线的拟合都是一种【近似计算】。
因此，一个哪怕经过“精挑细选”的【线性】方程，它对于样本的《合用》程度依然是【不一定】的。（因为也许这批样本【根本就不能】用《线性方程》来描述）所以为了考察这批样本对这个《线性方程》的贴合程度，为了向其它使用者证明这个方程的合理性，同时也可以为自己打气——这就是这批样本的合适方程，于是就要进行统计检验。

5. 进行回归和相关分析时，需要注意的问题有哪些？

1）在进行直线回归分析之前，应绘制散点图。
2）作回归分析时，要注意两变量间是否存在实际意义。
3）两变量间存在直线关系时，不一定表明彼此之间就存在因果关系。
4）建立回归方程后，须对回归系数进行假设检验。
5）使用回归方程进行估计与预测时，一般只适用于原来的观测范围，即自变量的取值范围，不能随意将范围扩大。
6）在线性回归分析时，要注意远离群体的极端值对回归效果的影响。

6. 在做回归分析之前为什么要做相关性检验？

1、相关分析相当于先检验一下众多的自变量和因变量之间是否存在相关性，当然通过相关分析求得相关系数没有回归分析的准确。
如果相关分析时各自变量跟因变量之间没有相关性 ，就没有必要再做回归分析；如果有一定的相关性了，然后再通过回归分析进一步验证他们之间的准确关系。
同时 相关分析还有一个目的，可以查看一下 自变量之间的共线性程度如何，如果自变量间的相关性非常大，可能表示存在共线性。
2、相关分析只是了解变量间的共变趋势，我们只能通过相关分析确定变量间的关联，这种关联是没有方向性的，可能是A影响B，也可能是B影响A，还有可能是A与B互相影响，相关分析没法确定变量间的关联究竟是哪一种。
而这就是我们需要使用回归分析解决的问题，我们通过回归分析对自变量与因变量进行假设，然后可以验证变量间的具体作用关系，这时的变量关系就是有具体方向性的了。
所以相关分析通常也会被作为一种描述性的分析，而回归分析得到的结果更为重要和精确。

7. 什么是回归分析，运用回归分析有什么作用？？？

统计案例复习2 回归分析

8. 什么是回归分析？回归分析有什么用？主要解决什么问题？

1、“回归分析”是指分析因变量和自变量之间关系，回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。
2、回归分析有很广泛的应用，例如实验数据的一般处理，经验公式的求得，因素分析，产品质量的控制，气象及地震预报，自动控制中数学模型的制定等等。
3、回归分析主要处理变量的统计相关关系。