1．回归直线

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．

2．最小二乘法

我们用来刻画实际观察值与的偏离程度，越小，偏离越小，直线就越贴近已知点，我们希望与的个离差构成的总离差越小越好，这样才能说明所找的直线是最贴近已知点的．由于把离差作和会使离差中的正负值相互抵消，因此我们用离差的平方和即作为总离差，回归直线就是所有直线中取最小值的那一条，由于平方又叫二乘方，所以这种使"离差平方和最小"的方法叫做最小二乘法．

用最小二乘法求回归方程中的有下面的公式：

其中，是回归方程的斜率，是截距．

根据最小二乘法的思想和公式（ ），利用计算器或计算机，可以方便地求出回归方程．

3．利用回归直线对总体进行估计

利用回归直线，我们可以进行预测．若回归直线方程为，则处的估计值为，该值是一个估计值，不是精确值．

【例】工人月工资（元）依劳动生产率x（103元）变化的回归方程为，下列判断正确的是（ ）

A．劳动生产率为1000元时，工资为130元