进行直线回归分析时首先应（）。A. 计算截距aB. 计算回归系数bC. 绘制散点图D. 对回归系数进行假设检验E. 判断回归系数的正、负

步骤 1：理解回归分析的步骤
在进行直线回归分析时，首先需要了解回归分析的基本步骤。回归分析是一种统计方法，用于确定两个或多个变量之间的关系。在直线回归分析中，我们试图找到一个线性方程，该方程可以最好地描述两个变量之间的关系。这个方程通常表示为y = a + bx，其中y是因变量，x是自变量，a是截距，b是回归系数。

步骤 2：绘制散点图
在进行回归分析之前，绘制散点图是至关重要的。散点图可以帮助我们直观地看到两个变量之间的关系，以及是否存在线性关系。通过观察散点图，我们可以判断是否适合进行直线回归分析，以及数据点是否呈现出某种趋势或模式。

步骤 3：计算回归系数和截距
在确定了数据适合进行直线回归分析之后，下一步是计算回归系数b和截距a。回归系数b表示自变量x每增加一个单位，因变量y平均增加的数量。截距a表示当自变量x为0时，因变量y的预期值。这些值可以通过最小二乘法计算得出，该方法旨在最小化数据点与回归线之间的垂直距离的平方和。

步骤 4：对回归系数进行假设检验
在计算出回归系数和截距之后，我们需要对回归系数进行假设检验，以确定它是否显著地不为零。这通常通过计算t统计量并将其与临界值进行比较来完成。如果t统计量的绝对值大于临界值，则可以拒绝回归系数为零的原假设，从而得出回归系数显著的结论。

步骤 5：判断回归系数的正、负
最后，我们需要判断回归系数的正、负。如果回归系数为正，则表示自变量x和因变量y之间存在正相关关系，即x增加时，y也倾向于增加。如果回归系数为负，则表示自变量x和因变量y之间存在负相关关系，即x增加时，y倾向于减少。