资产评估中的定量分析基础与模型
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资产评估中的定量分析 基础与模型
2020/12/18
资产评估中的定量分析基础与模型
› 第一节 数据的统计分析描述 › 第二节 数据的相关性分析 › 第三节 数据的回归分析 › 第四节 预测中的定量分析方法
资产评估中的定量分析基础与模型
第一节 数据的统计分析描述
› （一）数据的集中趋势分析（算术平均数、几何平均数、中位数和 众数、四数的比较分析）
估计出线性化模型中的参数
和 b，最后，还要查反对数，
获得真值 。这样，原模型
中的参数 和 b 就全部估计
出来了。
•抛物线型
•抛物线型的回归方程为的一般形式是：
•（4-21）
•按最小二乘法，确定 、 、 的估计值 其估计公式为
、、，
•求解上述三个方程，就得到 、 、 的估 计值，曲线方程也就得以确定。
资产评估中的定量分析基础与模型
数据的回归分析
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•（一）回归直线拟合优度的统计评价
•1．判定系数 • 我们把回归平方和与总离差平方和之比定义为样本判定系数，即：
•（4-22）
•判定系数 是评价一条回归直线与样本观测值拟合优度的指标。0≤ ≤1， 越接近于 பைடு நூலகம்，拟合优度就越好。 •对于二元线性回归分析，一般使用修正的判定系数来判断回归直线的拟合优度。修正的 判定系数计算公式如下：
› （二）数据离中趋势的测定（标准差、离散系数）
资产评估中的定量分析基础与模型
（一）数据的集中趋势分析
› 算术平均数（简单算术平均数、加权算术平均数）
资产评估中的定量分析基础与模型
（一）数据的集中趋势分析
› 算术平均数（简单算术平均数、加权算术平均数）
资产评估中的定量分析基础与模型
› 几何算术平均数（例4.1）
•若
，则拒绝原假设 ，说明回归方程显著；
•若 ≤ ，则不能拒绝原假设 ，x与y之间的关系不明显或无关系，说 明回归方程不显著。
资产评估中的定量分析基础与模型
数据的回归分析
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
例4-3：为了对一家金融服务公司进行价值评估，我们 收集了金融服务行业上市公司的市场价值与账面价 值比率及股权收益率的资料，见表4-2(第79页)。评 估中拟以这些公司市场价值/账面价值比率与其股权 收益率的关系来确定目标公司市场价值/账面价值比 率。
资产评估中的定量分析基础与模型
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•几种常见的曲线函数：双曲线型 指数曲线型 抛物线型
•指数曲线型
•指数曲线型的一般方程为：
• （4-20）
•这就是指数曲线的线性化模 型表达式。运用最小二乘法估 计原模型中的参数，首先要按
•
生成新的数据 ，
然后按最小二乘法估计方法，
α=0.05 第三步：建立检验的统计量。在小样本条件下，通常采用t检
验相关系数的 显著性，其检验采取的统计量为：
(df=n-2)
资产评估中的定量分析基础与模型
根据公式算的t等于
资产评估中的定量分析基础与模型
第四步：查t分布表。根据给定的显著性水平 和自由度df=n-2 经查t分布表，得到相应临界值t2/a.本例，查t分布表可得t2/a.（10-2）
•＝ •＋
•（4-13）
资产评估中的定量分析基础与模型
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•实际应用中，我们一般运用普通最小二乘法来估计 和 ， 其估计公式为：
•＝
•（4-14）
•＝
•（4-15）
资产评估中的定量分析基础与模型
、
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
（1）、原始数据按大小顺序排列 （2）、用公式（n+1）/2确定中位数的位次 （3）、根据中位数的位次找出对应的变量值 › 众数 众数是总体中出现次数最多的变量值确定的。 特点：
1、不受极端值的影响 2、在一个次数分布中有几个众数，称为多重众数。若出现多 重众数，说明总体中存在不同性质的事务。为了认识不同事务的本 质特征，可将其分解为几个不同分布加以研究。
标，也叫线性相关系数，一般情况下简称为相关系数。（相关系数 有多种计算方法，其中最广泛的是皮尔森（pearson）相关系数） 皮尔森（pearson）相关系数（在现代数据分析中，这种计算一般都借 助统计软件如EXCEL,Eviews,SPSS,SAS等在计算机上实现）
资产评估中的定量分析基础与模型
› 简单相关系数r测定了两个变量x和y之间的线性相关程度，其取值范 围为[-1,1] r＞0为正相关，r＜0为负相关。r＝0表示不相关； r的绝对值 越大，相关程度越高。 利用相关系数的数值大小来判断变量之间的相关程度的高低， 也有一些经验的标准 若|r|<0.3表明x与y之间不存在线性相关关系 若0.3≤|r|<0.5,表明x与y之间存在低度的线性相关关系 若0.5≤|r|<0.8,表明x与y存在显著的（中等的）线性相关关系 若0.8≤|r|表明x与y存在高度的线性相关关系
资产评估中的定量分析基础与模型
（四）线性回归分析的统计评价与显著 性检验
在线性回归分析中、根据样本数据，运用了最小二乘法，建立 了经验回归方程，这个方程是否成立，有效？还需要对其进行统计 评价和显著性检验。
统计评价主要是对回归直线的拟合优度进行判断（判定系数R2 和回归标准差Sy）。
显著性检验主要是对回归方程的线性关系和回归系数进行假设 检验(t检验、f检验)
资产评估中的定量分析基础与模型
第三节 数据的回归分析
› （一）一元线性回归分析 › （二）二元线性回归分析 › （三）非线性回归分析 › （四）线性回归分析的统计评价与显著性检验 › （五）回归分析在资产评估中的应用举例
资产评估中的定量分析基础与模型
（一）一元线性回归分析
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
资产评估中的定量分析基础与模型
一、回归直线拟合优度的统计评价
资产评估中的定量分析基础与模型
上式字中：SST是总的离差平方和；SSR是有回归曲线可解释的 那一部分离差平方和，城为回归平方和。SSE是有回归曲线无法解 释的离差平方和，称为剩余平方和。显然，各点观测值与直线越靠 拢，回归平方和占总的离差平方和的比重越大，说明直线拟合的越 好。
•一、一元线性回归分析
•若变量和之间存在着线性关系，其数量变 化关系可用下列一元线性回归模型描述：
•（4-11）
• 的数学期望
作为的估计（ ），
•得到如下一元线性回归方程：
•（4-12）
•对于上述回归模型或回归方程中的参数 和 ，我们可以根据样本数据， 运用适当的统计方法进行估计，分别得到其估计值 和 ，这样，我们可 以得到如下经验回归方程：
资产评估中的定量分析基础与模型
› 几种平均数之间的关系比较 1、算术平均数、中位数、众数
对于一组对称分布的数据，三者的数值是重合的 对于一组不对称分布的数据，三者的数值相分离，算术平均数>中 位数>众数 （受影响的程度由高到低排序）但通常人们是先采用算 术平均数，只有在特殊情况下，则采用众数和中位数 2、算术平均数和几何平均数 由于算术平均数受极端值影响较大，对于同一资料几何平均数总是 小于或等于算术平均数。对于比率分析及测定生产或经济变量时间 序列的平均增长时，通常选用几何平均数指标。
资产评估中的定量分析基础与模型
资产评估中的定量分析基础与模型
预测中的定量分析方法
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
资产评估中的定量分析基础与模型
（二）数据离中趋势的测定（标准差、 离散系数）
› 标准差
资产评估中的定量分析基础与模型
› 离散系数（消除了平均水平和计量单位的影响，使不同事物总体可 以直接进行比较）
资产评估中的定量分析基础与模型
第二节 数据的相关性分析
› (一)相关关系 › (二)相关关系的测定（重点掌握）
•一元回归分析时：
•二元回归分析时：
•（4-31） •（4-32）
• 注意：在一元
回归模型中，只存 在一个解释变量x， 因此对b=0的t检验 与对方程整体的F检 验是等价的，即t检 验成立，则F检验一 定成立。
•（3）根据给定的显著性水平 ，分子自由度1和分母自由度
，
•查F分布表中相应的临界值
•（4）决策：
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•运用的条件：变量y随x的增加而增加（或减少）， 且最初增加（或减少）很快，以后逐渐减慢并趋 于稳定
•一种双曲线数学模型：
•对于双曲线进行线性化处理，可以令
则有线性化模型：
（4-19）
•运用最小二乘法估计原模型中的参数，首先要按 和 •生成新的数据 和 ，然后按最小二乘法估计方法，估计出参数 和 的值即可。
•1、对各回归系 数的显著性进行 检验（t检验） •2、对回归方程 中自变量与因变 量线性关系的显 著性进行检验 （F检验）
资产评估中的定量分析基础与模型
数据的回归分析
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•显著性检验 主要是对回归方程中的线性关系和回归系数进行假设检验
•F检验步骤： •（2）计算回归方程的F统计量：
济意义。
资产评估中的定量分析基础与模型
› 答案：
2.回归系数b=1.15表示固定资产没提高1亿元，工业增加值平均增加 1.15亿元
资产评估中的定量分析基础与模型
› 相关性系数的显著性检验 下面结合上例子的数据，介绍对样本系数进行显著性检验的步
骤： 第一步：е=0（总体内两个变量之间的线性关系不显著） ：e≠0（总体内两个变量之间的线性关系显著） 第二步：确定显著水平α。一般规定α=0.05或α=0.01。本例取
注意：这种判断只在样本范围内有效。样本相关系数所描述的变量之 间的相关程度是否也在总体范围内显著的存在，还必须通过相关系 数的显著性检验来回答。
资产评估中的定量分析基础与模型
› 例子10个企业的生产性固定资料价值及工业工业增加值数据资料如 下表
1、计算生产性固定资产与工业增加值的相关系数 2、以x为自变量，y为因变量建立直线回归方程，并说明回归系数的经
•（4-23）
•式中， 为自变量个数，二元线性回归方程中
。
•实际应用中，如果判定系数在0．7以上，则说明回归直线的拟合优度比较高。
2．回归标准差 S
› 作用
•值越小，表明回归直线拟合程度越高。
› 回归标准差的计算公式为：
•（4-24）
•二元线性回归时：
•（4-25）
资产评估中的定量分析基础与模型
数据的回归分析
=2.036 第五步：做出统计决策。|t|>t2/a.表明拒绝原假设说明x与y存在
显著的线性关系。本例中|t|=11.41>t2/a.=2.036 说明在总体范围内， 企业生产性固定资料价值及工业工业增加值存在着显著的线性关系。 反之x与y则不存在显著的线性关系。
资产评估中的定量分析基础与模型
t分布表
•一、一元线性回归分析
•实际应用中，我们一般运用普通最小二乘法来估计 和 ， 其估计公式为：
•＝
•（4-14）
•＝
•二、二元线性回归分析
•二元线性回归模型的一般表达式为：
•实际应用中，建立下列回归方程：
•（4-15）
•（4-16） •（4-17）
资产评估中的定量分析基础与模型
（三）非线性回归分析
•双曲线型
资产评估中的定量分析基础与模型
› 中位数 确定未分组的原始数据的中位数，可以按如下步骤进行； （1）、原始数据按大小顺序排列 （2）、用公式（n+1）/2确定中位数的位次 （3）、根据中位数的位次找出对应的变量值
中位数
资产评估中的定量分析基础与模型
› 中位数 确定未分组的原始数据的中位数，可以按如下步骤进行；
资产评估中的定量分析基础与模型
(一)相关关系
› 相关关系的主要内容有一下几个方面： （1） 确定现象之间有无关系。这是相关关系的起点 （2） 确定相关关系的表现形式。 （3）测定相关关系的紧密程度。
资产评估中的定量分析基础与模型
(二)相关关系的测定
› 简单相关系数的计算 简单相关系数是用来测度两个变量之间线性相关程度的统计指
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•显著性检验 主要是对回归方程中的线性关系和回归系数进行假设检验
•t检验 •检验x与y之间是否真正存在线性关系
•若回归系数＝0，则所求回归直线就为 •一条水平线，x与y之间无线性关系
•若回归系数≠0，则认为x与y之间存在 •线性关系，所建立的回归方程符合变量 •间的变化规律
2020/12/18
资产评估中的定量分析基础与模型
› 第一节 数据的统计分析描述 › 第二节 数据的相关性分析 › 第三节 数据的回归分析 › 第四节 预测中的定量分析方法
资产评估中的定量分析基础与模型
第一节 数据的统计分析描述
› （一）数据的集中趋势分析（算术平均数、几何平均数、中位数和 众数、四数的比较分析）
估计出线性化模型中的参数
和 b，最后，还要查反对数，
获得真值 。这样，原模型
中的参数 和 b 就全部估计
出来了。
•抛物线型
•抛物线型的回归方程为的一般形式是：
•（4-21）
•按最小二乘法，确定 、 、 的估计值 其估计公式为
、、，
•求解上述三个方程，就得到 、 、 的估 计值，曲线方程也就得以确定。
资产评估中的定量分析基础与模型
数据的回归分析
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•（一）回归直线拟合优度的统计评价
•1．判定系数 • 我们把回归平方和与总离差平方和之比定义为样本判定系数，即：
•（4-22）
•判定系数 是评价一条回归直线与样本观测值拟合优度的指标。0≤ ≤1， 越接近于 பைடு நூலகம்，拟合优度就越好。 •对于二元线性回归分析，一般使用修正的判定系数来判断回归直线的拟合优度。修正的 判定系数计算公式如下：
› （二）数据离中趋势的测定（标准差、离散系数）
资产评估中的定量分析基础与模型
（一）数据的集中趋势分析
› 算术平均数（简单算术平均数、加权算术平均数）
资产评估中的定量分析基础与模型
（一）数据的集中趋势分析
› 算术平均数（简单算术平均数、加权算术平均数）
资产评估中的定量分析基础与模型
› 几何算术平均数（例4.1）
•若
，则拒绝原假设 ，说明回归方程显著；
•若 ≤ ，则不能拒绝原假设 ，x与y之间的关系不明显或无关系，说 明回归方程不显著。
资产评估中的定量分析基础与模型
数据的回归分析
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
例4-3：为了对一家金融服务公司进行价值评估，我们 收集了金融服务行业上市公司的市场价值与账面价 值比率及股权收益率的资料，见表4-2(第79页)。评 估中拟以这些公司市场价值/账面价值比率与其股权 收益率的关系来确定目标公司市场价值/账面价值比 率。
资产评估中的定量分析基础与模型
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•几种常见的曲线函数：双曲线型 指数曲线型 抛物线型
•指数曲线型
•指数曲线型的一般方程为：
• （4-20）
•这就是指数曲线的线性化模 型表达式。运用最小二乘法估 计原模型中的参数，首先要按
•
生成新的数据 ，
然后按最小二乘法估计方法，
α=0.05 第三步：建立检验的统计量。在小样本条件下，通常采用t检
验相关系数的 显著性，其检验采取的统计量为：
(df=n-2)
资产评估中的定量分析基础与模型
根据公式算的t等于
资产评估中的定量分析基础与模型
第四步：查t分布表。根据给定的显著性水平 和自由度df=n-2 经查t分布表，得到相应临界值t2/a.本例，查t分布表可得t2/a.（10-2）
•＝ •＋
•（4-13）
资产评估中的定量分析基础与模型
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•实际应用中，我们一般运用普通最小二乘法来估计 和 ， 其估计公式为：
•＝
•（4-14）
•＝
•（4-15）
资产评估中的定量分析基础与模型
、
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
（1）、原始数据按大小顺序排列 （2）、用公式（n+1）/2确定中位数的位次 （3）、根据中位数的位次找出对应的变量值 › 众数 众数是总体中出现次数最多的变量值确定的。 特点：
1、不受极端值的影响 2、在一个次数分布中有几个众数，称为多重众数。若出现多 重众数，说明总体中存在不同性质的事务。为了认识不同事务的本 质特征，可将其分解为几个不同分布加以研究。
标，也叫线性相关系数，一般情况下简称为相关系数。（相关系数 有多种计算方法，其中最广泛的是皮尔森（pearson）相关系数） 皮尔森（pearson）相关系数（在现代数据分析中，这种计算一般都借 助统计软件如EXCEL,Eviews,SPSS,SAS等在计算机上实现）
资产评估中的定量分析基础与模型
› 简单相关系数r测定了两个变量x和y之间的线性相关程度，其取值范 围为[-1,1] r＞0为正相关，r＜0为负相关。r＝0表示不相关； r的绝对值 越大，相关程度越高。 利用相关系数的数值大小来判断变量之间的相关程度的高低， 也有一些经验的标准 若|r|<0.3表明x与y之间不存在线性相关关系 若0.3≤|r|<0.5,表明x与y之间存在低度的线性相关关系 若0.5≤|r|<0.8,表明x与y存在显著的（中等的）线性相关关系 若0.8≤|r|表明x与y存在高度的线性相关关系
资产评估中的定量分析基础与模型
（四）线性回归分析的统计评价与显著 性检验
在线性回归分析中、根据样本数据，运用了最小二乘法，建立 了经验回归方程，这个方程是否成立，有效？还需要对其进行统计 评价和显著性检验。
统计评价主要是对回归直线的拟合优度进行判断（判定系数R2 和回归标准差Sy）。
显著性检验主要是对回归方程的线性关系和回归系数进行假设 检验(t检验、f检验)
资产评估中的定量分析基础与模型
第三节 数据的回归分析
› （一）一元线性回归分析 › （二）二元线性回归分析 › （三）非线性回归分析 › （四）线性回归分析的统计评价与显著性检验 › （五）回归分析在资产评估中的应用举例
资产评估中的定量分析基础与模型
（一）一元线性回归分析
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
资产评估中的定量分析基础与模型
一、回归直线拟合优度的统计评价
资产评估中的定量分析基础与模型
上式字中：SST是总的离差平方和；SSR是有回归曲线可解释的 那一部分离差平方和，城为回归平方和。SSE是有回归曲线无法解 释的离差平方和，称为剩余平方和。显然，各点观测值与直线越靠 拢，回归平方和占总的离差平方和的比重越大，说明直线拟合的越 好。
•一、一元线性回归分析
•若变量和之间存在着线性关系，其数量变 化关系可用下列一元线性回归模型描述：
•（4-11）
• 的数学期望
作为的估计（ ），
•得到如下一元线性回归方程：
•（4-12）
•对于上述回归模型或回归方程中的参数 和 ，我们可以根据样本数据， 运用适当的统计方法进行估计，分别得到其估计值 和 ，这样，我们可 以得到如下经验回归方程：
资产评估中的定量分析基础与模型
› 几种平均数之间的关系比较 1、算术平均数、中位数、众数
对于一组对称分布的数据，三者的数值是重合的 对于一组不对称分布的数据，三者的数值相分离，算术平均数>中 位数>众数 （受影响的程度由高到低排序）但通常人们是先采用算 术平均数，只有在特殊情况下，则采用众数和中位数 2、算术平均数和几何平均数 由于算术平均数受极端值影响较大，对于同一资料几何平均数总是 小于或等于算术平均数。对于比率分析及测定生产或经济变量时间 序列的平均增长时，通常选用几何平均数指标。
资产评估中的定量分析基础与模型
资产评估中的定量分析基础与模型
预测中的定量分析方法
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
资产评估中的定量分析基础与模型
（二）数据离中趋势的测定（标准差、 离散系数）
› 标准差
资产评估中的定量分析基础与模型
› 离散系数（消除了平均水平和计量单位的影响，使不同事物总体可 以直接进行比较）
资产评估中的定量分析基础与模型
第二节 数据的相关性分析
› (一)相关关系 › (二)相关关系的测定（重点掌握）
•一元回归分析时：
•二元回归分析时：
•（4-31） •（4-32）
• 注意：在一元
回归模型中，只存 在一个解释变量x， 因此对b=0的t检验 与对方程整体的F检 验是等价的，即t检 验成立，则F检验一 定成立。
•（3）根据给定的显著性水平 ，分子自由度1和分母自由度
，
•查F分布表中相应的临界值
•（4）决策：
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•运用的条件：变量y随x的增加而增加（或减少）， 且最初增加（或减少）很快，以后逐渐减慢并趋 于稳定
•一种双曲线数学模型：
•对于双曲线进行线性化处理，可以令
则有线性化模型：
（4-19）
•运用最小二乘法估计原模型中的参数，首先要按 和 •生成新的数据 和 ，然后按最小二乘法估计方法，估计出参数 和 的值即可。
•1、对各回归系 数的显著性进行 检验（t检验） •2、对回归方程 中自变量与因变 量线性关系的显 著性进行检验 （F检验）
资产评估中的定量分析基础与模型
数据的回归分析
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•显著性检验 主要是对回归方程中的线性关系和回归系数进行假设检验
•F检验步骤： •（2）计算回归方程的F统计量：
济意义。
资产评估中的定量分析基础与模型
› 答案：
2.回归系数b=1.15表示固定资产没提高1亿元，工业增加值平均增加 1.15亿元
资产评估中的定量分析基础与模型
› 相关性系数的显著性检验 下面结合上例子的数据，介绍对样本系数进行显著性检验的步
骤： 第一步：е=0（总体内两个变量之间的线性关系不显著） ：e≠0（总体内两个变量之间的线性关系显著） 第二步：确定显著水平α。一般规定α=0.05或α=0.01。本例取
注意：这种判断只在样本范围内有效。样本相关系数所描述的变量之 间的相关程度是否也在总体范围内显著的存在，还必须通过相关系 数的显著性检验来回答。
资产评估中的定量分析基础与模型
› 例子10个企业的生产性固定资料价值及工业工业增加值数据资料如 下表
1、计算生产性固定资产与工业增加值的相关系数 2、以x为自变量，y为因变量建立直线回归方程，并说明回归系数的经
•（4-23）
•式中， 为自变量个数，二元线性回归方程中
。
•实际应用中，如果判定系数在0．7以上，则说明回归直线的拟合优度比较高。
2．回归标准差 S
› 作用
•值越小，表明回归直线拟合程度越高。
› 回归标准差的计算公式为：
•（4-24）
•二元线性回归时：
•（4-25）
资产评估中的定量分析基础与模型
数据的回归分析
=2.036 第五步：做出统计决策。|t|>t2/a.表明拒绝原假设说明x与y存在
显著的线性关系。本例中|t|=11.41>t2/a.=2.036 说明在总体范围内， 企业生产性固定资料价值及工业工业增加值存在着显著的线性关系。 反之x与y则不存在显著的线性关系。
资产评估中的定量分析基础与模型
t分布表
•一、一元线性回归分析
•实际应用中，我们一般运用普通最小二乘法来估计 和 ， 其估计公式为：
•＝
•（4-14）
•＝
•二、二元线性回归分析
•二元线性回归模型的一般表达式为：
•实际应用中，建立下列回归方程：
•（4-15）
•（4-16） •（4-17）
资产评估中的定量分析基础与模型
（三）非线性回归分析
•双曲线型
资产评估中的定量分析基础与模型
› 中位数 确定未分组的原始数据的中位数，可以按如下步骤进行； （1）、原始数据按大小顺序排列 （2）、用公式（n+1）/2确定中位数的位次 （3）、根据中位数的位次找出对应的变量值
中位数
资产评估中的定量分析基础与模型
› 中位数 确定未分组的原始数据的中位数，可以按如下步骤进行；
资产评估中的定量分析基础与模型
(一)相关关系
› 相关关系的主要内容有一下几个方面： （1） 确定现象之间有无关系。这是相关关系的起点 （2） 确定相关关系的表现形式。 （3）测定相关关系的紧密程度。
资产评估中的定量分析基础与模型
(二)相关关系的测定
› 简单相关系数的计算 简单相关系数是用来测度两个变量之间线性相关程度的统计指
•汪海粟 中南财经政法大学 whaisu@163.net
•显著性检验 主要是对回归方程中的线性关系和回归系数进行假设检验
•t检验 •检验x与y之间是否真正存在线性关系
•若回归系数＝0，则所求回归直线就为 •一条水平线，x与y之间无线性关系
•若回归系数≠0，则认为x与y之间存在 •线性关系，所建立的回归方程符合变量 •间的变化规律