学习了相关关系的判断，我们已经能够初步刻画变量间的关系，那么，如何进一步说明一个现象发生一定量的变化时，另一个变量将会发生多大的变化呢？先来看一个案例。

我们以SIM手机的用户满意度与相关变量的线性回归分析为例，来进一步说明线性回归的应用。从实践意义上讲，手机的用户满意度应该与产品的质量、价格和形象有关，因此，我们以“用户满意度”为因变量，“质量”、“形象”和“价格”为自变量，做线性回归分析，得到回归方程如下：

用户满意度=0.008*形象+0.645*质量+0.221*价格

对于SIM手机来说，质量对其用户满意度的贡献比较大，质量每提高1分，用户满意度将提高0.645分；其次是价格，用户对价格的评价每提高1分，其满意度将提高0.221分；而形象对产品用户满意度的贡献相对较小，形象每提高1分，用户满意度仅提高0.008分。

相关关系说明现象间有关系，但它不能说明两个变量之间的一般关系值，本单元将通过介绍回归分析来解决这一问题。