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第一章 统计案例;a. 比《数学3》中“回归”增加的内容;什么是回归分析：;回归分析的内容与步骤：;;思考P3
产生随机误差项e的原因是什么？;函数模型与回归模型之间的差别;函数模型与回归模型之间的差别;;;;探究P4：
身高为172cm的女大学生的体重一定是60.316kg吗？
如果不是，你能解析一下原因吗？;如何描述两个变量之间线性相关关系的强弱？;相关关系的测度 （相关系数取值及其意义）;对回归模型进行统计检验;思考P6：
如何刻画预报变量（体重）的变化？这个变化在多大程度上
与解析变量（身高）有关？在多大程度上与随机误差有关？;59;59; 由于解析变量和随机误差的总效应（总偏差平方和）为354，而随机误差的效应为
128.361，所以解析变量的效应为;离差平方和的分解 （三个平方和的意义）;样本决定系数 （判定系数 r2 ）;;;表1-4列出了女大学生身高和体重的??始数据以及相应的残差数据。;残差图的制作及作用。
坐标纵轴为残差变量，横轴可以有不同的选择；
若模型选择的正确，残差图中的点应该分布在以横轴为心的带形区域；
对于远离横轴的点，要特别注意。;小结;用身高预报体重时，需要注意下列问题：;一般地，建立回归模型的基本步骤为：;什么是回归分析？ （内容）;结束;回归分析与相关分析的区别
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