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（）。

相似题目

• 假设对于某回归方程，计算机输出的部分结果如下表所示。 https://assets.asklib.com/psource/2015101211344783784.jpg 则由上表可以看出下列说法错误的是（）。

  A . ['['对应的t统计量为14.12166B .https://assets.asklib.com/psource/2015101211351199134.jpg =2213.051C .https://assets.asklib.com/psource/2015101211352363934.jpg =0.944410D . 接受原假设H0：https://assets.asklib.com/psource/2015101211352363934.jpg =0

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• 计算题： 根据某地区居民历年人均收入（元）与商品销售额（万元）资料计算的数据如下： https://assets.asklib.com/psource/201410151040434051.jpg 以人均收入为自变量，商品销售额为因变量，建立回归方程。

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• 在直线回归方程 https://assets.asklib.com/images/image2/2017041418201113669.png 中，回归系数6表示（）

  A . 当X=0时y的平均值 B . 当Y=0时X的平均值 C . X变动一个单位时Y的变动总量 D . X变动一个单位时Y的平均变动量 E . Y变动一个单位时X的平均变动量

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• 用最小二乘法估计出回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517055771208.jpg 的回归系数为（）。 https://assets.asklib.com/psource/2015101517060869618.jpg

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

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• 在直线回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015111710034263519.jpg 中，回归系数6表示（）

  A . 当X=0时Y的平均值 B . 当Y=0时X的平均值 C . X变动一个单位时Y的变动总量 D . X变动一个单位时Y的平均变动量 E . Y变动一个单位时X的平均变动量

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• 最小二乘准则是指使（）达到最小值的原则确定样本回归方程。https://assets.asklib.com/psource/2014110515123170183.jpg

  A . A、A B . B、B C . C、C D . D、D

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• 某地高校教育经费（x）与高校人数（y）连续6年的统计资料如下，若建立回归方程，则截距的值是（）。https://assets.asklib.com/images/image2/2017111517081353366.jpg

  A . -17.92 B . 17.92 C . 21.3 D . 201

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• 从回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517503657655.jpg =6.2-0.8x可以得出（）。

  A . x每增加1个单位，y增加0.8个单位 B . x每增加1个单位，y减少0.8个单位 C . x每增加1个单位，y平均增加0.8个单位 D . x每增加1个单位，y平均减少0.8个单位

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• 直线回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015102117454235864.jpg ，必定过什么点（）

  A . 原点B .https://assets.asklib.com/psource/2015102117453624876.jpg C . 等于截距aD . 平行于横轴E . 等于零

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• 在直线回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015111211444341518.jpg 中，回归系数b表示（）

  A . 当X=0时Y的平均值 B . 当Y=0时X的平均值 C . X变动一个单位时Y的变动总量 D . X变动一个单位时Y的平均变动量 E . Y变动一个单位时X的平均变动量

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• 对于一元线性回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015111117161756787.jpg ，确定 https://assets.asklib.com/psource/2015111117161879703.jpg 和 https://assets.asklib.com/psource/201511111716193492.jpg 的方法是（）。

  A . 二次平均 B . 加权平均 C . 斯特基方法 D . 最小二乘法

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• 下列关于一元线性回归方程和相关系数的关系，错误的有（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101609255976974.jpg

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

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• 根据回归方程 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073010135229782.jpg （）。

  A . 只能由变量x 去预测变量y B . 只能由变量y 去预测变量x C . 可以由变量x 去预测变量y ，也可以由变量y 去预测变量x D . 能否相互预测，取决于变量x 和变量y 之间的因果关系

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• 按最小二乘法估计回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517070464002.jpg 中参数的实质是使（）。 https://assets.asklib.com/psource/2015101517065488552.jpg

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

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• 某公司员工基本工资（Y）和年龄（X）之间的回归方程为： https://assets.asklib.com/psource/2015111117213770702.jpg ，回归系数正确的经济含义是（）。

  A . 回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资减少0.2538个单位 B . 回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资增加4.2769个单位 C . 回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资平均减少0.2538个单位 D . 回归系数表示年龄每增加1岁，基本工资平均增加4.2769个单位

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• 在回归直线方程 https://assets.asklib.com/psource/2015082316572785065.png 中，若a>0，下述正确的是（）

  A . b>0 B . b<0 C . b=0 D . b=1 E . a的符号和b无关

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• 估计线性回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015111011360938400.jpg 中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 在k元回归中，n为样本容量，SSE为残差平方和，SSR为回归平方和，则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517051733335.jpg

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

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• 直线回归方程 https://assets.asklib.com/psource/201510211746364152.jpg =0.000419+0.058826x，必定过哪点（）

  A . 原点B .https://assets.asklib.com/psource/2015102117463158774.jpg C . 等于截距aD . 平行于横轴E . 等于零

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• 若根据资料计算得到的回归方程为 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073010112377923.jpg ，则相关系数r为（）。

  A . -1 B . 0 C . 1 D . 0.5

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• 根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517035283913.jpg

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

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• 在一元线性回归方程 https://assets.asklib.com/psource/2015101517501355743.jpg 中，模型参数 https://assets.asklib.com/psource/2015101517501576288.jpg 表示（）。

  A . 当x=0时，y的期望值 B . 当x变动1个单位时，y的变化总量 C . 当y变动1个单位时，x的平均变化量 D . 当x变动1个单位时，y的平均变化量

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• 若回归方程式 https://assets.asklib.com/images/image2/201707281538295897.jpg ，可判断现象的相关方向是（）相关。

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• 根据企业产品销售额（万元）和销售利润率（%）资料计算出如下数据： https://assets.asklib.com/images/image2/2018072216422481340.jpg 确定以利润率为因变量的直线回归方程。

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