在一元线性回归中，判定系数R²反映直线的拟合程度
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一元线性回归模型拟合效果的测度方法是（）。
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线性回归是对两个具有（）的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。
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运用一元线性回归预测税收收入时，样本相关系数r等于0，说明（）
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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（）。
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在一元线性回归方程Y＝A+BX中，如回归系数B＝0，则表示（）。
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对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r>0，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数6（）
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在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（）。
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A于一元线性回归模型，以Se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有（）。
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在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时，如果两者之间的相关系数r为（），则两者之间高度相关，可以建立一元线性回归模型。
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当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时，则变量的散点图可能是（）。
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在应用一元直线回归法进行成本形态分析时，相关系数r应满足的条件有（）。
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对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r>0，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数b（）
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根据某地区2001～2009年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。
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对于一组服从双变量正态分布的资料，经直线相关分析得相关系数r=0.9，对该资料拟合回归直线，则其回归系数b值（）
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在一元线性回归模型Y=βo+β1X+ε中，ε反映的是()
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在一元线性回归中，对回归系数的显著性检验可用F检验。
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对于一元线性回归方程，若回归系数的t检验是显著的，并且由原始数据算得r =0.60，则下述说法中，哪一种是错误的( )。575c24b62c1bff706748775ad132542f.png
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对于一元线性回归，判定系数R²越趋近于0，说明拟合效果越好；R²越趋近于1，说明拟合效果越差；
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在一元线性回归方程y＝a＋ X中，回归系数 表示（ ）。
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给出下列结论：(1)在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好;(2)在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好;(3)在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好;(4)在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适.带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高. 以上结论中，正确的有()个.
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在一元线性回归的拟合中，得到回归系数(斜率项)-0.30，说明()。
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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。
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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
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在一元线性回归方程&375;&7522;=a+bx&7522;中，回归系数b的实际意义是（）
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