如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近，我们就称这两个变量之间具有线性相关关系，这条直线叫做回归直线，这条直线的方程叫做回归直线方程，简称回归方程．

　　(3)回归直线方程

　　①回归直线方程

　　假设我们已经得到两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xn，yn)，则所求回归方程是\s\up6(^(^)＝\s\up6(^(^)x＋\s\up6(^(^)，其中\s\up6(^(^)是回归方程的斜率，\s\up6(^(^)是截距．

　　其中\s\up6(^(\o(b,\s\up6(^)

　　②最小二乘法

　　通过求Q＝(y1－bx1－a)2＋(y2－bx2－a)2＋...＋(yn－bxn－a)2 的最小值而得出回归直线的方法，即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法．

　　[问题思考]

　　(1)任意两个统计数据是否均可以作出散点图？

　　提示：可以，不管这两个统计量是否具备相关性，以一个变量值作为横坐标，另一个作为纵坐标，均可画出它的散点图．

　　(2)任何一组数据都可以由最小二乘法得出回归直线方程吗？

　　提示：用最小二乘法求回归直线方程的前提是先判断所给数据具有线性相关关系(可利用散点图来判断)，否则求出的回归直线方程无意义．

　　(3)根据\s\up6(^(^)＝－\s\up6(^(^)及回归直线方程\s\up6(^(^)＝\s\up6(^(^)x＋\s\up6(^(^)，判断点(，)与回归直线的关系是什么？

　　提示：由\s\up6(^(^)＝－\s\up6(^(^)得＝\s\up6(^(^)＋\s\up6(^(^)，因此点(，)在回归直线上．

　　[课前反思]

　　通过以上预习，必须掌握的几个知识点：

　　(1)相关关系： 　；

　　(2)散点图：　 ；

　　(3)回归直线方程及求回归直线方程的方法步骤：　 .