在直线回归分析中,如果算得回归系数b>0,可以认为p().
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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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在回归直线yc=a+bx,b<0,则x与y之间的相关系数()
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在直线回归分析中,如果算得回归系数b>0,则()。
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在直线回归分析中,如果算得回归系数b>0,则()
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直线回归与相关分析中,回归系数b=-2.689,P<0.05,则()
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在直线回归分析中,得到回归系数为0.30,经检验有统计学意义,说明()
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直线回归与相关分析中,回归系数b=-2.689,P<0.05则()
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直线回归分析中,回归系数的绝对值b越大,说明()
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在直线回归分析中,得到回归系数为0.30,经检验有统计学意义,说明()。
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回归分析中b<0,经检验P<0.01,则可认为能作相关分析的两变量呈负相关。
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在直线回归分析中,如果算得回归系数b>0,可以认为β()
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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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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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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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简单直线回归方程中的回归系数b可以表示( )。
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两样本回归系数进行比较,得到差别无显著性的(P>0.05)结论,这时可以认为( )
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由l5对数据(xi,yi),i=1,2,…,15,算得Lxx=355,Lyy=3102,Lxy=-923,贝0回归方程y=a+bx中回归系数b=(
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在直线回归方程=a+bxi中,若回归系数b<0,则表示x对y的线性影响是()A.不显著的B.显著的C.正
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◑在直线回归分析中,如果算得回归系数b>0,则( )◑A.不需要进行假设检验确定β是否等于零◑B.还需进行假设检验确定β是否等于零◑C.β大于0◑D.β等于0◑E.β小于0
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直线回归分析中,回归系数的绝对值|b|越大,说明
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在直线回归分析中,如果算得回归系数b>0,则()
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在直线回归方程 中,若回归系数b=0则表示()
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双变量正态分布的资料,样本回归系数b<0,经假设检验P<0.05,可以认为两变量间呈负相关。()
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64、若直线回归系数的假设检验结果P<0.05,则可认为两变量间
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