计算出方程后，需要对回归关系进行检测，即判断两个变量之间是否确实存在直线关系。
相似题目
-
现实经济生活中，往往要预测的变量和因果变量都不止一个，并且它们之间存在互为因果关系，这就需要将多个回归方程联立求解。这种预测方法称为（）。
-
根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。
-
为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了30对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的（）.
-
响应变量与预测变量之间的拟合线图如下，回归方程为：y=8521-16.56x+0.009084x**2，下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系，正确的描述是：（）
-
在一个试验设计的分析问题中，建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法：一是对各因子的代码值（CodeUnits）建立回归方程；二是直接对各因子的原始值（UncodedUnits）建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时，要进行对各因子回归系数的显著性检验，可以使用这两种方法中的哪一种（）？
-
设销售收入X为自变量，销售成本Y为因变量。现已根据某百货公司12个月的有关资料计算出以下数据：（单位：万元） https://assets.asklib.com/images/image2/2017081317324215339.jpg 试利用以上数据回答下列问题： 拟合简单线性回归方程，并对回归系数的经济意义做出解释。
-
对变量X、Y进行回归分析，得回归方程Y=25.2+7.2X。若计算该组数据的相关系数，应该有（）
-
线性回归方程的t检验是对每个自变量与因变量的相关关系的显著性检验。
-
当x与y之间的相关关系可用回归方程y=―2.5―0.14x表达时，表明这两个变量之间存在（）
-
如果两个变量之间存在负相关关系，下列回归方程中哪个肯定有误（）
-
自相关回归分析市场预测法，是根据同一市场现象变量在（）中各个变量值之间的相关关系，建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
-
在建立多元线性回归方程以后，同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性，可通过求出（）来进行检验。
-
根据两个变量的l8对观测数据建立一元线性回归方程。在对回归方程作检验时，残差平方和的自由度为（）。
-
（判断题）回归分析是对具有函数关系的两个变量进行统计分析的一种方法。
-
（判断题） 计算回归方程时，因变量是随机的，而自变量不是随机的，是给定的数值。
-
一元线性回归方程中b大于0，表示两个变量之间存在正相关关系。
-
在回归分析中，就两个相关变量与而言，变量依变量的回归和变量依变量的回归所得的两个回归方程是不同的，这种表现在（ ）。
-
线性回归中的相关系数是用来作为判断两个变量之间相关关系的一个量度。（ ）
-
对两个连续性变量同时进行相关和回归分析，若r有统计学意义（即P小于0.05），则（）
-
回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
-
判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
-
若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
-
【判断题】（判断题）计算回归方程时，因变量是随机的，而自变量不是随机的，是给定的数值。
-
在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）