若因变量与自变量线性相关，则残差值与预测拟合图应是什么样子

若因变量与自变量线性相关，则残差值与预测拟合图应是什么样子

“线性拟合”与“线性回归”的区别是：6月24日 21:37 两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，这样的两个变量之间的关系就是“线性关系”；如果不是一次函数关系的——图象不是直线，就是“非线性关系”。
线性拟合：设给定离散数据(1)式中xk为自变量x(标量或向量，即一元或多元变量)的取值；yk为因变量y（标量）的相应值。曲线拟合要解决的问题是寻求与(1)的背景规律相适应解析表达式 (2)，使它在某种意义下最佳地逼近或拟合(1)，?(x，b)称为拟合模型；为待定参数，当b)仅在？中线性地出现时，称模型为线性的，否则为非线性的。
线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

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