2.4 回归方程的显著性检验及精度估计回归方程的显著性检验原因：杂乱无序，无相关关系的散点也可以拟合成一条直线或曲线，但无意义。内容：回归方程拟合度的检验 回归方程线性关系显著性检验 回归变量的显著性检验 2.4 回归方程的显著性检验及精度估计 在解决工程实际问题时，一般说来，事先并不能断言 与 间一定具有线性关系。因此，当我们按线性回归模型来处理后，所得到的 关于 的线性回归方程是否能代表实际问题呢?这就是统计上常说的假设检验问题，即要检验线性回归方程是否有显著意义。如果显著，我们就可以用线性回归模型代表实际问题，否则该模型不能代表实际问题。 模型合适吗？此外，在检验得知线性回归方程是显著之后，我们还可以进一步判断在线性回归方程中，哪些变量 是影响 的重要变量，哪些变量是不重要变量，由此分析可对回归方程作更进一步简化，从而得到最优回归方程。这就是所谓的对每个变量 要进行显著性检验问题。 2.4 回归方程的显著性检验及精度估计 设 是已求得的回归方程。 是第 个试验点 代入回归方程所求的回归值。 这里称试验值（观察值） 与其平均值 的离差平方和为总离差平方和。记为 2.4 回归方程的
