3．对相关系数r进行显著性检验的基本步骤

　　(1)提出统计假设H0：变量x，y不具有线性相关关系．

　　(2)如果以95%的把握作出判断，那么可以根据1－0.95＝0.05与n－2在教材附录2中查出一个r的临界值r0.05(其中1－0.95＝0.05称为检验水平)．

　　(3)计算样本相关系数r.

　　(4)作出统计推断：若|r|>r0.05，则否定H0，表明有95%的把握认为x与y之间具有线性相关关系；若|r|≤r0.05，则没有理由拒绝原来的假设H0，即就目前数据而言，没有充分理由认为y与x之间有线性相关关系．

　　1．在线性回归方程中，b既表示回归直线的斜率，又表示自变量x的取值增加一个单位时，函数值y的改变量．

　　2．通过回归方程\s\up6( ∧( ∧)＝\s\up6( ∧( ∧)＋\s\up6( ∧( ∧)x可求出相应变量的估计值．

　　3．判断变量之间的线性相关关系，一般用散点图，但在作图中，由于存在误差，有时很难判断这些点是否分布在一条直线的附近，从而就很难判断两个变量之间是否具有线性相关关系，此时就必须利用线性相关系数来判断．

线性回归分析 　　[例1]　假设关于某设备的使用年限x(年)和所支出的维修费用y(万元)有如下的统计资料：

x 2 3 4 5 6 y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0 　　

　　若由数据可知，y对x呈现线性相关关系．

　　(1)求线性回归方程；

　　(2)估计使用年限为10年时，维修费用是多少？

　　[思路点拨]　代入数值求线性回归方程，然后把x＝10代入，估计维修费用．

　　[精解详析]　(1)列表如下：

i 1 2 3 4 5 xi 2 3 4 5 6 yi 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0 xiyi 4.4 11.4 22.0 32.5 42.0