本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。首先，本章从总体回归模型与总体回归 函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。总体回 归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是 建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总 体回归函数做出统计推断

§2.1 一元线性回归模型的概述 §2.2 回归模型的参数估计

§11.1变量间关系的度量 §11.2一元线性回归 §11.3利用回归方程进行估计和预测 §11.4残差分析

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间

一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF）

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间

一、组件单元 二、使用组件向导 三、创建组件 四、为组件添加变量和方法 五、安装组件 六、使用自定义组件

要点：掌握一元线性回归模型中的基本概念、方法。区分 总体回归函数和样本回归函数。掌握普通最小二乘法的思 想和计算方法

一、掌握共用体变量的定义和引用 二、了解在程序中枚举的应用

一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间