散点呈直线趋势分布，当x值增大，y值则相应减
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回归分析是一种重要的商情分析工具，回归线是一条能代表散点图上分布趋势的直线。下列说法中正确的是（）。
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散布图中，当x值增加，y值也增加，且点子分布比较密集，点子云呈线性，称为（）。
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散布图中，当x值增加．y值减少，点子分布比较松散，点子云呈线性，称为（）。
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社会经济活动中，很多要素之间存在关联关系。当自变量x的值增加时，因变量Y的值也随之相应地增加，这样的相关关系叫做（）
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当所有观察值y都落在回归直线＝a+bx上，则x与y之间的相关系数（）
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回归方程的显著性检验中，通常假定因素X是一个可以控制的变量，但对于给定的X，指标Y取什么值则是不可能事先确定，是一个按一定概率分布规律变化的随机变量（）
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直线趋势法公式Y=α+bX中，X代表时间，是因变量。（）
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在散布图中，成对的数据形成点子云，研究点子云的分布状态，便可推断成对数据之间的相关程度，当X值增加，相应的Y值也增加，说明X与Y之间是（）
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直线趋势法公式y=a+bx中，x表示()。
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直线趋势法设定∑x=0是为了减便计算。（）
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对直线趋势yc＝100＋9x，若x每增加一个单位，则y平均增加（）。
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（单选题）当所有的观测值y都落在直线y=a+bx上时，x与y的相关系数为
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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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当所有的观测值y都落在直线y=a+bx上时，x与y的相关系数为
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当所有观察值都落在回归直线上，则X与y之间的相关系数（）。
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当所有的观察值y都落在直线y=a+bx上时，则x与y之间的相关系数为( )。
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通过生成人工数据集合，基于TensorFlow实现y=3.1234*x+2.98线性回归 通过上传附件方式提交 notebook文件（.ipynb） 评分标准： 1、生成 x_data，值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征 根据目标线性方程 y=3.1234*x+2.98，生成相应的标签集合 y_data，1分； 2、画出随机生成数据的散点图和想要通过学习得到的目标线性函数 y=3.1234*x+2.98，1分； 3、构建回归模型，3分； 4、训练模型，10轮，每训练20个样本显示损失值，2分； 5、通过训练出的模型预测 x=5.79 时 y 的值，并显示根据目标方程显示的 y 值，1分； 6、 通过Tensorboard显示构建的计算图。 上传的源代码中有相应的源代码 结果计算图截图可以嵌入上交的notebook文件（.ipynb） 嵌入图片的方法为markdown cell中代码 ＜img src= "你的计算图文件名.png"＞，2分。 备注：
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散布图中，当r＞0时，称两个变量正相关，这时当 x 的值增加时，y 的值也有增大的趋势（）
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【单选题】（单选题)当所有观察值都落在回归直线上，则X与y之间的相关系数（）。
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在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）
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当所有观察值都落在回归直线上,则x与y之间的相关系数（）
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当所有的观察值y都落在直线上时，则x与y之间的相关系数为（）
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关于口腔境界叙述中错误的是散点呈直线趋势，当x增加y减小时，可初步判断两变量为（）
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在散布图中，当X值增加，Y值也增加，且电子呈线性分布，比较密集，说明X,Y两者之间的关系（）
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