只有当变量之间存在着高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义
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只有当相关系数接近于1时，才能说明两变量之问存在高度相关关系。
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对双变量资料作直线相关分析时，所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是（）。
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相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度，回归分析则侧重于考察变量之间数值变化规律。（）
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如果两变量之间存在正相关，且所有相关点都落在回归线上，则这两个变量之间的相关系数（）。
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只有当相关系数接近+1时，才能说明两变量之间存在着高度相关关系。（）
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只有存在相关关系的指标变量才能进行回归分析，且相关程度越高，回归测定的结果越可靠。（）
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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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已知变量x与y之间存在着负相关，指出下列回归方程中哪一个肯定是错误的（）
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当x与y之间的相关关系可用回归方程y=―2.5―0.14x表达时，表明这两个变量之间存在（）
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只有当相关系数接近于1时，才能说明两变量之间存在高度相关关系。（）
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如果两个变量之间存在负相关关系，下列回归方程中哪个肯定有误（）
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如果两个变量之间存在着负相关，则下列回归方程中错误的有（）
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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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相关分析中，对相关系数进行检验时，原假设H0：两变量之间存在线性相关。（）
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若直线回归方程y=170-2.5x，则变量x和y之间存在着负的相关关系。（）
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只有当相关系数接近+1时，才能说明两变量之间存在高度相关关系。
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当回归系数大于零时，两变量之间为正相关，当回归系数小于零时，则变量之间为负相关。（ ）
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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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如果两个变量之间存在正相关，且所有相关点都落在回归线上，则这两个变量的相关系数
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回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
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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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已知变量 x 与 y 之间存在着正相关，指出下列回归方程中哪一个肯定是错误的（）
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回归分析可以帮助我们判断一个随机变量和另一个普通变量之间是否存在某种相关关系。（）
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51、采用引入二次项、交互项与分组回归等方法可进行异质性分析，但可能存在高度共线性问题而使得变量不显著，或是分组标准上存在一定的主观性。
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