当拟合回归方程时，若抽取的自变量的样本观测值非常集中，回归方程的估计标准误差就很小。
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如果评价回归方程拟合效果的指标可决系数等于0.9，说明在因变量的总变差中有10%的变差是由随机因素所致。
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当所有观测值都落在回归直线上，则两个变量之间的相关系数为（）。
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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，若对该资料拟合回归方程，则其回归系数6（）
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若随机变量，且已知，从中随机抽取样本，则由估计μ的置信区间时所依据的统计量为（）。
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响应变量与预测变量之间的拟合线图如下，回归方程为：y=8521-16.56x+0.009084x**2，下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系，正确的描述是：（）
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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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回归方程 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073010090649118.jpg 中的回归系数数值表明：当自变量每增加一个单位时，因变量（）。
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设销售收入X为自变量，销售成本Y为因变量。现已根据某百货公司12个月的有关资料计算出以下数据：（单位：万元） https://assets.asklib.com/images/image2/2017081317324215339.jpg 试利用以上数据回答下列问题： 拟合简单线性回归方程，并对回归系数的经济意义做出解释。
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当所有观测值都落在回归直线上，则这两个变量之间的相关系数为（）
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在一元性线回归方程y=a+bx中，（）表示当自变量每增减一个单位时，因变量的平均增减量。
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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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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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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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根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW＝2.3。在样本容量n=20，解释变量k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1，du=1.41，则可以决断（）。
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回归估计标准误差是因变量实际观测值与估计值之间的（），是判断回归方程（）的统计指标。
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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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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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设k为回归模型中的解释变量的个数，n为样本容量，RSS为残差平方和，ESS为回归平方和。则对其总体回归模型进行方程显著性检验时构造的F统计量为()。
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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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当所有观测值都落在回归直线上，则两个变量之间的相关系数为（)。A．1B．-1C．+1或-1D．大于-1，小于+1
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根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=2.6,在α=0.05的显著性水平下查得样本容量n=20,解释变量k=1个时, ,则可以判断:（）
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在一元性线回归方程&61476;y=a+bx中，（）表示当自变量每增减一个单位时，因变量的平均增减量
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