利用一个回归方程，两个变量可以互相推算（）
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响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到结论是（）.
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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。
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一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（）
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有人说，经济计量法，旨在以经济理论和事实为依据的定性分析基础上，利用数理统计方法建立一个回归方程式，来描述预测目标与相关变量之间经济行为结构的动态变化关系。你认为这种看法是否正确？
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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（）？
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回归分析中，回归方程的截距项b0表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。（）
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如何利用一元线性回归分析的原理来求回归方程中两个回归系数a和b？
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回归方程的显著性检验中，通常假定因素X是一个可以控制的变量，但对于给定的X，指标Y取什么值则是不可能事先确定，是一个按一定概率分布规律变化的随机变量（）
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响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）
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回归分析中，回归方程的截距项b。表示解释变量每增加一个单位，被解释变量相应地平均变化b0个单位。
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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（）
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如果两个变量之间存在着负相关，则下列回归方程中错误的有（）
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在定性分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（）。
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回归直线方程中两个变量x和y（）
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在回归分析中，确定直线回归方程的两个变量必须是（）
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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（）。
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一元线性回归方程中的回归系数表示：当自变量x变动一个单位时，因变量y平均改变的数量。（ ）
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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。
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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（ ）。
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设有一个回归方程为y=0.8-2x,则当变量x变化一个单位时
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在定量分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（）
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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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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。
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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（）