计算回归系数用（）https://assets.asklib.com/psource/2015101516140181886.jpg

相似题目

• 计算题：某汽车生产商欲了解广告费用（万元）对销售量（辆）的影响。收集了过去12年的有关数据，通过分析得到：方程的截距为363，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1600，残差平方和SSE=450。要求： （1）写出销售量y与广告费用x之间的线性回归方程。 （2）假如明年计划投入广告费用为25万元，根据回归方程估计明年汽车销售量。 （3）计算判定系数R2 ，并解释它的意义。

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• 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

  A . A、2 B . B、3 C . C、5 D . D、10

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• 回归系数的计算公式为相关系数的计算公式为

  A .https://assets.asklib.com/psource/2015092012044387133.jpg

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• 回归系数的计算公式为（）https://assets.asklib.com/psource/2015102816041688773.jpg

  A . A B . B C . C D . D E . E

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• 内部审计师用回归分析法来估算设备成本与机器小时之间的关系。计算机回归的结果如下： 截距2050 回归系数825 相关系数800 估计标准差200 观察值数量36 若公司的10台机器下个月将共使用2400机器小时，预计设备成本是多少？（）

  A . $4050 B . $4030 C . $3970 D . $3930

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• 回归系数假设检验统计量的计算公式为（）https://assets.asklib.com/psource/2015101510424683538.jpg

  A . A B . B C . C D . D

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• 根据同一资料，只能计算一个相关系数，同时配合一个回归方程。

  A . 正确 B . 错误

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• 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（）

  A . 0＜r＜1 B . -1＜r＜0 C . r>1 D . r=0 E . ︱r︱=1

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• 回归系数的计算公式为（）

  A . ['https://assets.asklib.com/psource/2015092509134970559.jpg B .https://assets.asklib.com/psource/2015092509135373183.jpg C .https://assets.asklib.com/psource/2015092509135776730.jpg D .https://assets.asklib.com/psource/2015092509140270873.jpg E .https://assets.asklib.com/psource/2015092509140776600.jpg

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• 作回归系数检验用（）https://assets.asklib.com/psource/2015101516123325854.jpg

  A . A B . B C . C D . D E . E

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• 回归系数假设检验统计量的计算公式为（）https://assets.asklib.com/psource/2015102816034444084.jpg

  A . A B . B C . C D . D E . E

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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

  A . 正确 B . 错误

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• 在应用回归直线法时，只有当相关系数复合以下条件之一时才能继续计算回归系数，即（）。

  A . r=-1 B . r=0 C . r=+1 D . r→+1 E . r为任意值

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• 在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得可决系数为0.8500，则调整后的可决系数为（）

  A . 0.8603 B . 0.8389 C . 0.8655 D . 0.8327

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• 由同一资料计算的相关系数r与回归系数b之间的关系是（）

  A . r大b也大 B . r小b也小 C . r与b同值 D . r与b同符号

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• 6、多元回归中，回归系数可以用F测验作假设测验，也可以用t测验作假设测验。

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• 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。

  A．甲 B．乙 C．丙 D．乙丙

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• 线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好;可决系数越小，模型拟合效果越差。()

  参考答案：错误

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• 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：

  A．结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等 B．进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型 C．进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间 D．进行因子试验设计，看是否还有其他变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围

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• 回归系数假设检验统计量的计算公式为（）

  <img src='https://img2.soutiyun.com/shangxueba/ask/18792001-18795000/18794853/2015102816034444084.jpg' /> A．A B． B C． C D． D E． E

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• 若已建立了用某种能力测验分数（X）预测学生数学成绩（Y）的直线回归方程，且已知两者的积差相关系数为0.80，则该回归方程的测定系数应为（）

  A．0.80 B．0.64 C．0.40 D．0

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• 因果预测分析法下用于建立预测模型的“回归分析法”与趋势外推法所采用的“修正的时间序列回归法”的回归系数计算公式

  A．完全不同 B．完全相同 C．大致相同 D．大致不同

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• 118、因果预测分析法下用于建立预测模型的“回归分析法”与趋势外推法所采用的“修正的时间序列回归法”的回归系数计算公式

  A．完全不同 B．完全相同 C．大致相同 D．大致不同

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• 一元回归分析中，y依x变化的回归系数b的计算公式为（)。

  <img src='https://img2.soutiyun.com/1/2021-03-01/98344275211146.png' />

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