线性回归方程所对应的直线不一定通过所有样本点，但会通过样本数据的中心点（.x，.y）。这意味着虽然线性回归模型可能无法精确预测每个个体的具体值，但它能够提供一个总体趋势的估计。在残差图中，残差点分布形成的带状区域越狭窄，说明模型对数据点的预测越精确。这是因为带状区域的宽度反映了模型预测误差的大小，宽度越窄表示误差越小，模型拟合效果越好。相关指数R&#178；用于衡量回归模型的拟合优度，其值越大表示模型解释的变异比例越高。因此，R&#178；为0.98的模型比R&#178；为0.80的模型更能准确地描述数据之间的关系。这意味着，前者能够更有效地预测因变量的变化，而后者则相对较弱。