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線性迴歸
當1個自變項和1個依變項呈現不完全的線性關係時，可在成對的兩變項所構成的點中建構出一條適合所有點的線，作為預測的用途。這條線是依據最小平方法準則，將自變項預測依變項的誤差最小化，因此稱為最小平方迴歸線。由於預測誤差最小，所以能夠給予最準確的整體預測值。
攝影
這是10年前拍攝於美國黃石國家公園裡黃石湖湖畔的照片。當時和2位同讀研究所的友人展開公路旅行，進行數個國家公園的巡禮，其中一個即是黃石國家公園。照片為黃石湖湖畔的一家美式餐廳，正值日落時分，夕陽、湖面、天空相互輝映，產生了柔和的藍色漸層，非常美麗。
相關
皮爾森積差相關係數是將兩個變項轉換成單位相同的標準分數後，再測量變項間關係的方向和強度的一個量化數值。計算方法可採用傳統的紙筆計算、SPSS的相關分析或Excel的PEARSON函數，而不論使用哪一種方法，皆可正確地求得皮爾森積差相關係數的數值。
相關
皮爾森積差相關係數是測量兩變項關聯方向和程度的一個量化數值。相關係數的數值可從-1到1，符號代表關係的方向，數值本身則代表關係的強度，數值愈大關係程度愈高。若將皮爾森積差相關係數平方，即變成決定係數，可用來解釋一個變項中有多少的變異可被另一個變項說明。
圖形繪製
散布圖是觀察兩個變項之間的關係時最常使用的圖形，可用來瞭解變項之間是否存在關聯性、關聯的大小和方向。散布圖是將第1個變項的數值置於X軸，與第1個變項相對的第2個變項的數值置於Y軸所形成的「點」而繪製出來的圖形。不論是SPSS或Excel，皆可簡單地繪製出散布圖。