1、随机误差项 ui = Yi-E（Y/Xi）.当把总体回归函数表示成 Yi=Yi尖+ei 时，其中的ei 就是残差。它是用 Yi尖 估计Yi 时带来的误差 ，是对随机误差项 ui的估计。(所有的i都是下标Yi尖是Yi的估计值)
2、可决系数是对模型拟合优度的综合度量，其值越大，说明在Y的总变差中由模型作出了解释的部分占得比重越大，模型的拟合优度越高，模型总体线性关系的显著性越强。反之亦然。斜率系数的t检验是对回归方程中的解释变量的显著性的检验。在简单线性回归中，由于解释变量只有一个，当t检验显示解释变量的影响显著时，必然会有该回归模型的可决系数大，拟合优度高。
3、这种说法是错误的。真实值落入这个区间这羡知御是一种事兄岩实，不能用概猛大率表示，也就是落入了就是1，没有落入就是0.而概率为1-α的意义为事件的条件。
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