回归的预测方法在建模中用得挺多，尤其是一元线性回归，既简单上手，又能快速判断变量之间是不是“靠谱”的线性关系。这个资源就围绕y = a + bx展开，讲了回归效果的检验思路，像相关系数rxy怎么用，怎么判断模型是不是能信得过，挺适合你用来搭配自己写的预测逻辑。

文中提到的相关系数其实就是衡量变量之间“搭不搭”的指标，数值越接近±1，关系越线性。你可以看看这份相关系数的计算方法，讲得挺实在的，拿来做验证挺方便。

想直接撸代码的也不用愁，推荐你看这份MATLAB 的拟合源码，直接跑出来结果，连图都有，适合比赛或者做课题用。

如果你用 Python，那份Pearson 相关系数的计算方法也蛮实用，代码逻辑清晰，用scipy.stats.pearsonr搞定，响应也快。

哦对了，还有像F 检验这种统计检验方法，也别忽视，尤其在你要判断模型是不是“有效”的时候，会比较有说服力。

总结一句：回归模型不是建完就完事了，回头看看这些相关系数、拟合效果，你才能知道你的预测到底靠不靠谱。如果你是搞建模比赛的，可以直接把这些资源放进工具包，随时拿出来用。