将数据代入回归方程，结果为什么不吻合？

我用spss做回归分析，得到的方程式y=0.563x-7.891,但是为什么将数据代入方程以后有好多组数据不吻合的？这是三组原始数据：（1）x=10,y=0（2）x=17,y=1（3）x=18,y=1

2026年09月23日 21:56

有1个网友回答

网友（1）：

呵呵！这《知道君》。

用样本做出的《回归方程》（不管是线性的还是非线性的），只是样本《相关变量》间的【相关】关系，并不是变量间的精确【函数关系】！
那个方程【只能保证】在《特定要求范围内》【误差总值】最小（比如《线性回归方程》只能保证《预期值》（或说《计算值》）与《实际值》（或说《样本值》）之间误差的平方之和最小）。并不能保证每个《预期值》都与《实际值》完全吻合。最糟的情况，每个预期值都与实际值有较大误差。此时，必然有些【正误差】、有些【负误差】，此时的相关系数 r 的绝对值也一般不大。
这种情况要么是所选的《回归模型》不太合适，需要换一种模型；要么就是这种情况可以接受，那么应该接受这个事实，认为这很正常！