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1;1.结合实例，了解一元线性回归模型的含义，了解模型参数的统计意义
2.了解最小二乘原理，掌握一元线性回归模型参数的最小二乘估计方法.
3.针对实际问题，会用一元线性回归模型进行预测．;1.样本相关系数：;恩格尔系数(Engel’sCoefficient)是根据恩格尔定律得出的比例数，指居民家庭中食物支出占消费总支出的比重，是表示生活水平高低的一个指标．
其计算公式：恩格尔系数＝食物支出金额÷总支出金额．;一个家庭收入越少，家庭收入中或者家庭总支出中用来购买食物的支出所占的比例就越大，随着家庭收入的增加，家庭收入中或者家庭支出中用来购买食物的支出所占比例将会下降.
问题恩格尔系数是预测生活水平高低的一个模型，那么当两个变量线性相关时，我们如何对成对样本数据建立一个模型进行预测？
提示为了对两个变量线性相关关系进行预测，我们通常建立一元线性回归模型进行预测．;生活经验告诉我们，儿子的身高与父亲的身高不仅线性相关，而且还是正相关，即父亲的身高较高时，儿子的身高通常也较高．
为了进一步研究两者之间的关系，有人调查了14名男大学生的身高及其父亲的身高，得到的数据如表8.2-1所示．;儿子身高/cm;思考：根据表8.2-1中的数据，儿子身高和父亲身高这两个变量之间的关系可以用函数模型刻画吗？;图8.2-1中的散点大致分布在一条直线附近，表明儿子身高和父亲身高这两个变量之间有较强的线性相关关系，因此我们可以用一次函数来刻画父亲身高对儿子身高的影响，而把影响儿子身高的其他因素，如母亲身高、生活环境、饮食习惯等作为随机误差，得到刻画两个变量之间关系的线性回归模型其中，随机误差是一个随机变量．;我们称（1）式为Y关于x的一元线性回归模型（simplelinearregressionmodel）．其中，Y称为因变量或响应变量，x称为自变量或解释变量；a和b为模型的未知参数，a称为截距参数，b称为斜率参数；e是Y与bx+a之间的随机误差，模型中的Y也是随机变量，其值虽然不能由变量x的值确定，但是却能表示为bx+a与e的和(叠加)，前一部分由x所确定，后一部分是随机的．如果e=0，那么Y与x之间的关???就可用一元线性函数模型来描述．;思考：你能结合具体实例解释产生模型（1）中随机误差项的原因吗？;1.经验回归方程：;环节七：目标检测，作业布置;练习第107页;2．在一元线性回归模型（1）中，参数b的含义是什么？;3．将图8.2-1中的点按父亲身高的大小次序用折线连起来，所得到的图象是一个折线图，可以用这条折线表示儿子身高和父亲身高之间的关系吗？
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