本文介绍了线性回归模型的基本概念，包括回归系数、随机误差、决定系数（R²）、F检验、t检验等，并解释了残差及其在回归分析中的作用。
回归分析：
在线性回归模型 Y=a+bX+ε 中
b是回归系数，ε 是随机误差
R²：回归模型的拟合优度（决定系数或判定系数），其值越接近1，表示回归模型的拟合效果越好
F检验：回归模型的显著性检验
t检验：回归系数的显著性检验
残差：指观测值与预测值（拟合值）之间的差，也称剩余值
标准残差=（残差-残差的均值）/残差的标准差
残差图：以回归模型的自变量为横坐标，以残差为纵坐标绘制的散点图。
线性拟合图：以回归模型的自变量为横坐标，以因变量及预测值为纵坐标绘制的散点图
正态概率图：以因变量的被分为排名为横坐标，以因变量作为纵坐标绘制的散点图
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