线性回归是一种建立自变量与因变量之间线性关系的方法。使用该方法建立模型时，我们可以使用最小二乘法选取最佳拟合直线。
一般来说，我们可以通过以下步骤来分析线性回归模型的预测曲线：
检查模型拟合程度：使用残差评价模型的拟合优度。残差是实际观测值与预测值之间的差。如果残差很小，则说明模型的拟合程度好，反之亦然。
确定预测曲线的截距和斜率：回归模型的方程式可以用来确定预测曲线的截距和斜率。通过查看截距和斜率的大小，我们可以了解自变量和因变量之间的关系。
执行预测：使用回归模型对新数据进行预测。可以应用回归模型来预测新样本的响应。
评估结果：比较预测结果与实际结果。如果预测值很接近实际值，则说明模型对数据的预测能力很强。
总之，通过以上步骤分析模型预测曲线，我们可以了解模型的性能和对实际数据的适应程度。这有助于我们决定是否要调整模型或使用不同的方法来处理数据。
