一元线性回归方程相关系数必须小于1么？ 先说说这个相关系数吧。如果不想看这么多，直接跳到最后一段即可。徒手打的，希望能让你看明白。相关系数就是线性相关度的大小，1为（100%）绝对正相关，0为0%，-1为（100%）绝对负相关。所谓正相关就是比例系数必然是正数，函数随自变量增加而增加，随之减小而减小，变化趋势一致；负相关就是变化趋势相反了。相关系数绝对值越靠近1，线性相关性质越好，根据数据描点画出来的函数-自变量图线越趋近于一条平直线，拟合的直线与描点所得图线也更相近。如果其绝对值越靠近0，那么就说明线性相关性越差，根据数据点描出的图线和拟合曲线相差越远（当相关系数太小时，本来拟合就已经没有意义，如果强行拟合一条直线，再把数据点在同一坐标纸上画出来，可以发现大部分的点偏离这条直线很远，所以用这个直线来拟合是会出现很大误差的或者说是根本错误的）。函数和自变量之间不是线性相关便是线性无关，线性相关系数只能636f7079e799bee5baa631333330356264是在区间【-1，1】中取得。而通常试验中数据不会取到-1或1，因为实验数据不可能完全精确的落在一条直线上，只能是绝大部分点集中分布在一条拟合曲线附近。另外，根据计算方法你也能知道，相关系数算出来不可能超出-1到1。
已求出一元线性回归方程，怎样在SPSS中进行预测？ 把只有自变量的数据 在原始数据最下方输入进去，但是没有因变量的然后重新进行回归分析，在选项中选择 预测 标准化或非标准化值 就出来了
线性回归方程。。。那个符号是什么意思。。i又是什么 那个符号是求和的符号，i是指编号的问题，意思是指从第一个数一直加，加到第n个数；n是指总的数量，比如说有20个样本数据，那么n就是20。线性回归方程是利用数理统计中的。
一元线性回归方程的计算步骤
自回归分析法和一元线性回归有什么不同 一般来说，一元线性回归之y=a+bx形式的回归模型，其中y叫做被解释变量（因变量），x叫做解释变量（自变量）.而自回归用于时间序列分析，它把时间序列的滞后项作为解释变量，它可以看作是一元线性回归的一种特殊形式，即“自己的过去作为自己的现在解释”.在自回归中，因为自变量和因变量存在相关性，违背了经典回归分析的假设，所以得到的统计量不是最优的，但是在大样本情况下是渐进有效的，时间序列通常是大样本，所以还是可以用自小二乘方法估计方程的参数.不知道我说清楚没有.
什么是中级质量理论一元线性回归方程？ 一元线性回归方程的假设有两个变量x和y，其中x是自变量，它的值可以控制或精确测量，它不是随机变量；Y是因变量，对于一个给定的x值，由于随机扰动的情况下，Y值不能确定。
