首先引入了线性回归模型的概念，该模型通过拟合一条直线来描述两个变量之间的关系。在建立模型过程中，需要了解随机误差、残差以及残差分析的概念，这些都是评估模型拟合效果的重要指标。残差是实际观测值与模型预测值之间的差异，通过残差图可以直观地分析模型的拟合情况。此外，文档还介绍了相关指数R2，它表示解释变量对预报变量变化的贡献率，R2越接近1，说明回归效果越好。为了加深理解，文档通过两个实例详细演示了如何建立线性回归模型，如何进行残差分析，以及如何评估模型的拟合效果。这些实例不仅展示了回归分析模型在实际问题中的应用，也提供了具体的操作步骤和数据分析方法，有助于读者更好地理解和掌握回归分析模型。