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从数据集中抽取100个样本，共20个样本，并绘制回归线和总体回归线

。

回归分析是一种统计分析方法，用于研究变量之间的关系。回归线是回归分析的结果之一，用于描述自变量与因变量之间的关系。总体回归线则是对整个总体的关系进行描述。

回归线可以通过拟合回归模型来获得，其中最常见的是线性回归模型。线性回归模型假设自变量和因变量之间存在线性关系，并通过最小化残差平方和来估计回归系数。回归线可以用于预测因变量的取值，以及评估自变量对因变量的影响程度。

在绘制回归线时，一般会使用散点图将样本数据可视化，然后通过回归分析方法计算得到回归线的方程式。回归线的斜率表示自变量对因变量的影响方向和强度，截距表示在自变量为0时的因变量取值。

总体回归线则是通过回归分析得到回归方程的参数估计值，并将其绘制在整个总体数据的散点图上。总体回归线可以用于描述整体的关系，为进一步研究提供参考。

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Copula 算法建模相依性分析股票收益率时间序列案例

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