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R线性回归模型构建：残差值、回归值、预测域、置信区间
简单线性回归（simple linear-regression）是预测连续变量的最简单，最流行的技术。它的前提假设是：结果与预测变量之间存在线性关系。
线性回归的数学公式可以写成y = b0 + b1*x + e，其中：
- b0并b1称为回归beta系数或参数：
- b0是回归线的截距；是x = 0时y的预测值。
- b1是回归线的斜率，是与预测变量x相关的回归权重或系数。
e是误差项（也称为残差），是y中可以由回归曲线解释的部分。
下图说明了线性回归模型，其中：
- 最佳拟合回归线为蓝色
- 截距（b0）和斜率（b1）以绿色显示
- 误差项（e）用垂直红线表示
从上面的散点图可以看出，并不是所有的数据点都精确地落在拟合的回归线上。有些点在蓝色曲线的上方，有些在蓝色曲线的下方。总体而言，残余误差（e）的平均值约为零。
残差的平方和称为残差平方和（Residual Sum of Squares&#
线性回归t值计算公式
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