以x为自变量,y为因变量,使用最小二乘法建立回归直线方程。
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对变量X和Y同时进行直线相关分析和直线回归分析,其结果一定是()
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已知直线回归方程为y=2-1.5x,则变量x增加一个单位时()。
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在选定Y为响应变量后,选定了X1,X2,X3为自变量,并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中,看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中,找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是().
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两变量X和Y的相关系数为0.8,则其回归直线的判定系数为()。
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对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时,如果模型中需要引入季节虚拟变量,一般引入虚拟变量的个数为()。
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现有八家百货公司,每个公司人均月销售额和利润率资料如表5―3所示。 https://assets.asklib.com/images/image2/2017051514324619950.jpg 请根据上述资料进行计算和判断,从下列各题的备选答案中选出正确答案。 若用最小二乘法以利润率为因变量拟合得到的回归方程为Y=-0.852+0.002X,说明()。
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用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量
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若直线回归方程y=170-2.5x,则变量x和y之间存在着负的相关关系。()
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回归直线方程中两个变量x和y()
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对9位青少年的身高Y与体重X进行观测,并已得出以下数据: https://assets.asklib.com/images/image2/2017081317432810150.jpg 要求: 以身高为因变量,体重为自变量,建立线性回归方程。
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为研究肺癌患者肺组织中的DNA加合物含量(个/10 8 核苷酸)与吸烟的关系,某研究者用"同位素标记法"测定了12名肺癌患者肺组织中DNA加合物含量(y),并调查其每日吸烟量(x),结果如下表。 https://assets.asklib.com/psource/2015110909162349941.jpg 以每日吸烟量为自变量x,肺组织中DNA加合物含量为应变量y进行直线回归分析,则要求()
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分析两个变量的回归关系,如果散点分布呈直线趋势,X增加时Y减少,则可初步判断为()。
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若变量X和Y之间具有线性相关关系,就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。( )
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在以时间为自变量的回归直线预测中,若资料中的时间序列为奇数,为使修正的时间自变量为零,则X的间隔期为1。()
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建立变量x、y间的直线回归方程,回归系数的绝对值|b|越大,说明
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【单选题】多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时,要求解释变量样本矩阵X是 。
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含有内生解释变量的线性回归模型,其普通最小二乘法估计量都是有偏的
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直线回归方程y=b0+bx中,回归系数b的统计学意义是自变量x改变一个单位时,应变量y必然变化b个单位。()
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证明:如果用最小二乘法使条直线拟合数据表,那么这条直线必通过点,这里x*和y*分别是x<sub>i</sub>和y≇
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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()。
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由直线回归方程y=-450+2.5x可知,变量x与y之间存在正相关()
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由最小二乘法得到的回归直线,要求满足因变量的()。
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