2 、回归分析的主要内容 以观测数据为依据，建立反映变量间相关关系的定量 表达式（回归方程）， 并确定关系式的可信度。 回归方程根据两个变量x,y 的n 对实验数据 （x1,y1),(x2,y2) (xn,yn), 通过回归分析建立一个确定的函数 y=f(x)( 近似的表达式）来大体描述这两个变量y 、x 间变化的相关规 律。这个函数y=f(x) 即是y 对x 的回归方程。 利用建立的回归方程式，对客观过程进行分析、预测 和控制。 回归分析在试验的数据处理、寻找经验公式、因素分析等 方面有着广泛的用途。3 、回归方程的建立 求解回归方程的过程，又称为曲线拟 合。即采用某一函数的图线去逼近所有的观测 数据，但不是通过所有的点，而是要求拟合误 差达到最小，从而建立一个确定的函数关系。 步骤： 作散点图。 根据专业知识及经验，判断图线的类型。 确定函数的形式。 确定所选函数形式中的系数。最常见的确 定系数的方法是最小二乘法。4 、几种主要回归分析类型 一元回归分析（研究一个因素与试验 指标间相关关系的回归分析） 多元回归分析（研究几个因素与试验 指标间相关关系的回归分析） 无论是一元回归分析
