1、生成数据。
2、依次点击：Statistics→linear model and related→linear regression菜单，弹出回归分析对话框。
3、在“dependent variable“中填入响应变量y，在”independent variable“中填入解释变量x，点击OK按钮。
4、在结果界面中，_cons为0.514312表示回归截距，回归系数为0.9935173，则回归方程为y=0.514312+0.9935173x。Prob>F=0.0000<0.05，说明回归方程具有统计学意义。R-squared和Adj R-squared分别为0.9891和0.9878，说明回归方程拟合效果很好。
5、回归拟合图。依次点击Statistics→linear model and related→Regression diagnostics→Added-variable plot，弹出回归拟合散点图及拟合直线设置窗口。
6、散点图表明，解释变量和响应变量呈明显的线性趋势。
