第一节一元线性回归分析
知识点：
一元线性回归分析是指只有一个解释变量的线性回归分析。回归分析的具体步骤：第一步，模型设定;第二步，参数估计;第三步，模型检验;第四步，模型应用。
一、相关关系分析
变量和变量之问通常存在两种关系：确定性函数关系和相关关系。
1.确定性函数关系
确定性函数关系表示变量之间存在一一对应的确定关系。
2.相关关系
1)相关关系的定义
相关关系表示一个变量的取值不能由另外一个变量唯一确定，即当变量x取某一个值时，变量y对应的不是一个确定的值，而是对应着某一种分布，各个观测点对应在一条直线上。
2)相关系数
变量之间线性关系的相关程度通常通过观察变量之间的散点图和求解相关系数的大小来度量。相关系数分为总体相关系数和样本相关系数。前者是根据总体全部数据计算出来的相关系数，记为P;后者是根据样本数据计算出来的相关系数，简称相关系数，记为r。
相关系数r的取值范围为：-1≤，≤1。当|r|越接近于1时，表示两者之间的相关关系越强;当|r|越接近于0时，表示两者之间的相关关系越弱。当r>0时，表示两者之间存在正向的相关关系;当r<0时，表示两者之间存在负向的相关关系;当r=0时，并不表示两者之间没有关系，而是两者之间不存在线性关系。
例题：
某种产品产量为1000件时，生产成本为3万元，其中固定成本6000元，建立总生产成本对产量的一元线性回归方程应是( )。
A.yc=6000+24x
B.yc=6+0.24x
C.yc=24000-6x
D.yc=24+6000x
【答案】A
【解析】由于当x=1000时，yc=3万元，将数据代入回归方程可排除BD两项。又已知固定成本=6000元，故排除C项。
