概述

我们通过对数据的统计分析找出与数据拟合最好的模型。回归模型是用统计方法建立的最常用的一类模型。

回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。

统计模型

一元线性回归模型

步骤：问题背景及分析->参数估计->假设检验->一元线性回归分析

一元线性回归分析

一元线性回归模型：
随机变量 ~除x外，影响y的随机因素的总和，对于不同的x， 相互独立且服从 分布（正态分布）。
注：大多数模型的错误都出在上，因为往往不能保证相互独立，满足正态分布。
通过软件进行模型求解后，得到系数的估计值、置信区间、 、F、p以及 。以下表为例

系数的置信区间不应包含零点，若包含，说明该系数对应的因素对被解释变量的影响极小，可以将此项忽略；
置信区间越长，说明预测越不准确，模型精度较差；
决定系数 为0.2438，说明y中有24.38%可以由x确定，越小，精确度越差；
p小于 时说明该模型有效（通常取0.05，（1-）是模型的置信度）。

由上表可以得到 ：x每增加1，y就增加约0.6；
：不是x=0时y的估计值，是只能在x的数据范围内的估计（要根据具体题目给出的数据确定）。