1 . 一元线性回归模型及其应用
（1）一元线性回归模型
在研究两个变量线性相关时，我们常利用成对样本数据建立统计模型，并利用模型进行预测. ①我们称①式为Y关于x的_____________. 其中，Y称为_________或__________，x称为_________或_________；a和b为模型的未知参数，a称为_________，b称为_________；e是Y与bx＋a之间的_________. 如果_________，那么Y与x之间的关系就可用一元线性函数模型来描述.
（2）一元线性回归模型参数的最小二乘估计回归直线方程过样本点的中心，是回归直线方程最常用的一个特征.
我们将称为关于的_________，也称经验回归函数或经验回归公式，其图形称为经验回归直线．这种求经验回归方程的方法叫做_________，求得的叫做b，a的_________，其中
（3）回归分析
①残差：对于响应变量Y，通过观测得到的数据称为________，通过经验回归方程得到的称为预测值，观测值减去预测称为________.
②刻画回归效果的方式：一是残差图法，残差点比较均匀地落在水平的________中，说明选用的模型比较合适，带状区域的宽度________，说明模型拟合精度越高；二是残差平方和法，称为残差平方和，残差平方和________，模型的拟合效果越好；三是用决定系数R²比较，，R²越大，模型的拟合效果________，R²越小，模型的拟合效果________.

2 . 总体集中趋势的估计
众数：一组数据中重复出现次数________的数据.
中位数：把一组数据按从小到大（或从大到小）的顺序排列，处在中间位置（或中间两个数的________）的数叫做这组数据的中位数.
平均数：如果个数那么叫做这个数的平均数.
一般地，对数值型数据集中趋势的描述，可以用平均数、中位数；而对分类型数据集中趋势的描述，可以用众数.

3 . 总体百分位数的估计
①第百分位数的定义：一般地，一组数据的第百分位数是这样一个值，它使得这组数据中至少有的数据________这个值，且至少有________的数据大于或等于这个值.
②计算一组个数据的第百分位数的步骤：第步，按从小到大排列原始数据；第步，计算；第步，若不是整数，而大于的比邻整数为，则第百分位数为第项数据；若是整数，则第百分位数为第项与第项数据的________.
③四分位数：常用的分位数有第百分位数、第百分位数、第百分位数，这三个分位数把一组由小到大排列后的数据分成________，因此称为________. 其中第百分位数也称为________或下四分位数等，第百分位数也称为第三四分位数或________等.

4 . 用样本估计总体
（1）总体取值规律的估计
①画频率分布直方图的五个步骤：___________、___________、将数据分组、___________、画频率分布直方图.
②频率分布直方图的特点：各个小长方形的_____表示相应各组的频率；各小长方形的面积的总和等于.
③频率分布直方中，最高的小长方形底边中点的横坐标即是众数；中位数左边和右边的小长方形的面积和是相等的；平均数是频率分布直方图的“重心”，等于频率分布直方图中每个小长方形的面积乘以小长方形底边中点的横坐标之和.

5 . 简单随机抽样
（1）特点：逐个抽取，且每个个体被抽取的概率______.
（2）常用方法：________和_________.
（3）适用范围：个体性质相似，无明显层次，且个体数量较少，尤其是样本容量较少.

6 . 观测数据指通过调查或观测而收集到的数据，是在没有对事物______的条件下得到的．

7 . 如果样本的容量恰当，抽样方法又合理的话，样本的分布与总体分布会差不多．特别地，每一组的频率与_______________对应的频率相差不会太大．

8 . 【微思考】
（1）相关关系与函数关系有什么区别？
_____________________
（2）若散点不是落在一条直线附近，是否就说明两个变量没有相关性了？
____________________

9 . 线性相关
一般地，如果两个变量的取值呈现_________或_________，而且散点落在_________附近，就称这两个变量线性相关．

10 . 正相关、负相关
如果从整体上看，当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值也呈现_________的趋势，就称这两个变量正相关；如果当一个变量的值增加时，另一个变量的相应值呈现_________的趋势，则称这两个变量负相关．