【摘要】：自变量与因变量一般情况下有明显的因果关系，或存在一定的经济联系。在本例中，“编号”、“产量”和“生产费用”没有因果关系和经济联系，所以编号不能成为自变量或者因变量。生产费用依据产量而变动，所以“产量”可以确定为自变量，“生产费用”可以确定为因变量。在图7－4中，在一空白单元格H9中输入公式：“＝/”，按Enter键，得回归系数b＝0.420683。再找一个空白单元格如H10，输入“＝－”，按Enter键，得截距a＝124.15。
对于具有线性相关关系的两个变量，一元线性回归方程为：
＝a＋bx （7－3）
式中，
表示因变量的估计值（回归理论值）；x是自变量；a、b是待定参数，其中a是回归直线的起始值（截距），即x＝0时的值，从数学意义上理解，它表示在没有自变量x的影响时，其他各种因素对因变量y的平均影响；b是回归系数（直线的斜率），表示自变量x每变动一个单位时，因变量y平均变动b个单位。
可通过样本观察值计算a、b，即求样本回归方程，用它对总体线性回归方程进行估计。
一元线性回归方程中的待定参数是根据数据资料求出的，其计算公式为：
当a、b求出后，一元线性回归方程即可确定。
例7.7 根据图7－4中A1：C13区域中数据，采用常规方法计算并建立一元线性回归方程。
（1）根据经济理论，确定自变量与因变量
自变量与因变量一般情况下有明显的因果关系，或存在一定的经济联系。在本例中，“编号”、“产量”和“生产费用”没有因果关系和经济联系，所以编号不能成为自变量或者因变量。生产费用依据产量而变动，所以“产量”可以确定为自变量，“生产费用”可以确定为因变量。
（2）计算回归系数b
在图7－4中，在一空白单元格H9中输入公式：“＝（12*F14－B14*C14）/（12*D14－B14*B14）”，按Enter键，得回归系数b＝0.420683。
（3）计算截距a
再找一个空白单元格如H10，输入“＝（C14/12）－（H9*B14/12）”，按Enter键，得截距a＝124.15。
（4）预测
若产量x＝1500千件，生产费用的预测值
＝0.420683×1500＋124.15＝755.1745（千元）。
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