线性回归与相关的区别与联系。
相似题目
-
在多元回归分析中，自变量与因变量的线性相关程度很高时，相关系数（）。
-
通常以测得的响应信号与被测浓度作图，用最小二乘法进行线性回归，求出回归方程和相关系数，需用至少（）个不同浓度的样品
-
回归分析与相关分析的区别是什么？
-
已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。
-
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，灰0，那么对于x与y两个变量间的相关系数，必有（）。
-
预制梁静载试验时，千斤顶与压力表配套标定线性回归相关系数应不小于（）。
-
产权与所有权是两个既相互联系，又有不同含义的相关概念，请说明两者的区别。
-
回归分析中，回归系数b有正负之分，当b取（）时，X与Y之间为正线性相关，当b取（）时，X与Y之间为正线性相关。
-
关于相关分析与回归分析的区别，下列说法中不正确的是（）。
-
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b>0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）。
-
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。
-
相关分析与回归分析的一个重要区别是（）
-
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。
-
Ⅰ型回归和Ⅱ型回归的区别与联系？
-
多元线性回归与一元线性回归的相同点有（ ）
-
已知简单线性回归模型的决定系数为0.81，Y与X的相关系数可能是（）。
-
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＜0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r必有（）。
-
六西格玛团队分析了过往车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显着性检验、相关系数计算等，证明选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显着的。下面应该进行：
-
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。
-
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＞0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）
-
决定系数r的平方值位于0与1之间，它等于Y变量中可以用X变量回归来解释的变差占Y变量总变差中的比例，回归与相关有密切的联系，例如，回归斜率b很容易用r来表示。对b的t检验等于方差分析中的F检验。（）
-
什么是回归分析法？它与相关分析有何联系和区别
-
在期货投资分析中，可以运用DW值对多元线性回归模型的自相关问题进行检验，下列与判别准则不一致的是（）。Ⅰ．DW接近1，认为存在正自相关Ⅱ．DW接近－1，认为存在负自相关Ⅲ．DW接近0，认为不存在自相关Ⅳ．DW接近2，认为存在正自相关
-
已知变量x与y线性相关，x与y的协方差为－60，x的方差为100，y的方差为64，建立了y依x的回归方程，则回归估计标准误差的值可能为（)。