在直线回归分析中，首先，要根据专业知识来确定自变量x和应变量y，从专业的角度来判断因果联系，否则难以对回归系数b作出正确的解释。
其次，我们一般选取一个容易测量的变量值作为自变量x来估计另一个难以测量的变量值（应变量）y。
以下是确定自变量和因变量的一些方法：
1. 研究目的：首先要明确研究的目的，根据研究目的来选择自变量和因变量。例如，如果要预测销售额，那么销售额就是因变量，而广告费用、促销活动等就是自变量。
2. 先验知识：可以利用先前的经验和专业知识来确定自变量和因变量。例如，过去的研究经验表明，体育运动员的表现与身高、年龄等因素有关，这些因素可以作为自变量，而运动员的表现可以作为因变量。
3. 数据分析：可以通过数据分析来选择自变量和因变量。可以通过相关性分析、t检验、方差分析、卡方检验等方法，来筛选可能的自变量和因变量。
4. 逐步回归：逐步回归是一种常用的选择自变量的方法。从所有的自变量开始，逐步将不显著的自变量剔除，直到只剩下显著的自变量为止。
5. 因果关系：在确定自变量和因变量之前，需要弄清楚两者之间的因果关系。通常情况下，自变量对因变量有影响，而因变量不会影响自变量。
以上就是一些确定自变量和因变量的方法，选择合适的方法能够提高回归分析的准确性和可靠性。
