当我们对一些现象进行回归分析之后，可以得到回归方程y=ax+b，很简单的一根直线，如果结合我们的实际应用场景，则可以从该方程的2个系数中发现很多问题：
1 当b比a大很多时，如何理解？
比如，工作量=10*规模+10000
此时：
b=10000为固定成本， a=10为变动成本。
说明在这家公司中，项目一立项就有比较高的固定成本！需要减少无用功，降低很多与直接生产无关的成本！
2 当b为负数时，且很小，如何理解？
比如，有个客户建立了这样一个方程：
开发工作量=198*ln(需求文档字数）- 1470
此时，当开发工作量=0时，需求文档字数约为1100， 意味着什么？意味着通常情况下，在需求文档中大概有1100字是不需要投入开发工作量去实现的，里面有很多废话！
3 当b不应该为负数，却为负数了，如何理解？
比如上述的那个方程：开发工作量=198*ln(需求文档字数）- 1470
说明采样的数据有偏颇，肯定没有需求文档小于1100字，实践中开发工作量不可能为负数，小规模的需求文档缺少样本，该模型不适合小规模的需求文档场景。
小规模场景的规律与大规模场景的规律是不同的！此时要找到点（x0,0)，将x<x0的样本与大于0的样本区分开来，分别建立模型。
4 当a大于1时，说明什么？
当a大于1时，说明x每增加一个单位，y的增加大于1个单位，y增加的速度比较快。y 对 x的变化比较敏感。
5 当a小于1时，说明什么？
当a小于1时，说明x每增加一个单位，y的增加小于1个单位，y增加的速度比较慢，y 对 x的变化不敏感。