线性回归分析的主要目的是什么? A. 分析数据集内的方差B. 估计两个分类变量之间的关系强度C. 根据一个或多个自变量预测因变量的值D. 确定组间的平均差异

线性回归分析的核心目的是通过自变量的变化来预测或估计因变量的值。它通过建立自变量与因变量之间的线性关系模型，帮助我们理解自变量如何影响因变量，并进行数值预测。

• 关键点：线性回归属于预测性分析，而非描述性或差异性分析。
• 常见误区：需区分线性回归与其他统计方法（如方差分析、t检验、分类变量分析）的应用场景。

选项分析：

1. A. 分析数据集内的方差

   • 错误。方差分析（ANOVA）专门用于比较不同组的均值差异，与线性回归目的不同。

2. B. 估计两个分类变量之间的关系强度

   • 错误。分类变量关系通常用卡方检验或关联度量（如Cramer's V），而线性回归适用于至少一个连续因变量。

3. C. 根据一个或多个自变量预测因变量的值

   • 正确。线性回归通过拟合回归方程，建立自变量与因变量的线性关系，用于预测因变量。

4. D. 确定组间的平均差异

   • 错误。比较组间均值差异属于假设检验（如t检验、ANOVA）的范畴。