一元线性检验回归方程是指通过对一组数据进行回归分析，得到的仅包含一个自变量和一个因变量的线性方程。该方程可以用来预测因变量随自变量变化的趋势。但是，我们需要对该方程进行检验，以确定其是否可靠。

在进行一元线性回归分析时，我们首先需要构建回归方程。回归方程的形式为y = a + bx，其中y表示因变量，x表示自变量，a和b分别表示截距和斜率。接下来，我们需要对该方程进行检验，以确定其是否可靠。

检验一元线性回归方程的方法有很多种，常用的是t检验和F检验。t检验用于检验回归系数是否显著不为零，而F检验则用于检验整个回归方程是否显著。如果t值或F值小于显著性水平，则可以认为该回归方程是可靠的。

一元线性检验回归方程在实际应用中有很广泛的应用。例如，在金融领域中，可以使用一元线性回归方程来预测股票价格的变化趋势；在销售领域中，可以使用一元线性回归方程来预测销售额随时间的变化趋势。

总之，一元线性检验回归方程是一种非常有用的工具，可以帮助我们预测因变量随自变量变化的趋势。但是，在使用该方程时，我们需要注意进行检验，以确保其可靠性。