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研究两个连续型变量之间数量上的线性依存关系的方法称为直线回归。

1.直线方程为： y=a+bx，在直线方程中，x为自变量；a为回归直线的截距，也称常数项，即x=0时y的平均估计值；b为回归直线的斜率，也称回归系数。

2.最小二乘法原理：保证各实测点到直线的纵向距离的平方和最小。根据最小二乘法原理，可推导出a和b的计算公式。

3.直线回归的应用：①描述两定量变量间数量依存变化的关系；②利用回归方程进行预测；③利用容易测量的指标估计不易测量的指标；④利用回归方程进行统计控制；⑤利用回归方程获得精确度更高的医学参考值范围。

【进阶攻略】直线回归分析的应用条件为：应变量与自变量关系为线性、误差服从正态分布、各观测值独立等。回归分析之前首先应绘制散点图。

【易错易混辨析】两变量间的直线关系不一定是因果关系，也可能是伴随关系，即两个变量的关系可能同受另一个因素的影响。

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