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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为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。两个回归系数的经济意义为（）。
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凡由实验数据求出的一元线性回归方程都是有意义的。
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由某商品广告费用（万元）与销售收入（万元）的有关数据建立的一元线性回归方程为？=-10.25+6.88x，根据回归方程进行推算，则以下叙述正确的是（）。
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根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。
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一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（）
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某种产品产量为1000件时，生产成本为3万元，其中固定成本6000元，建立总生产成本对产量的一元线性回归方程府是（）。
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如何利用一元线性回归分析的原理来求回归方程中两个回归系数a和b？
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当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0、952时，表明两个变量呈（）关系。
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响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）
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变量y关于x的一元线性经验回归方程可以表示为（）。
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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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自相关回归分析市场预测法，是根据同一市场现象变量在（）中各个变量值之间的相关关系，建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
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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9位青少年的身高Y与体重X进行观测，并已得出以下数据： https://assets.asklib.com/images/image2/2017081317432810150.jpg 要求： 以身高为因变量，体重为自变量，建立线性回归方程。
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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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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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一元线性回归方程中b大于0，表示两个变量之间存在正相关关系。
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若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
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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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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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一元线性回归方程中，Y代表因变量。（)
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当一元线性回归分析中的相关系数γ=－0.952时，表明两个变量呈（)关系。
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若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
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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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