已知直线回归方程为y=2-1.5x，则变量x增加一个单位时（）。
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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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以x为自变量，y为因变量，使用最小二乘法建立回归直线方程。
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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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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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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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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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直线回归分析中，对于给定的X值、Y值在以按回归方程计算的Y值为中心的±2sy，x区间的概率为（）
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回归直线方程中两个变量x和y（）
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已知：工资（元）倚劳动生产率（千元）的回归方程为：y=10+80x，因此，当劳动生产率每增长1千元，工资就平均增加90元。
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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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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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双变量资料x、y 的相关系数为r，回归方程为y=a+bx。如果y 的单位改变，则（ ）
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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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x与y之间的直线回归方程为=10+70x，这意味着x每增大1个单位，y增加（）个单位。26b2bf4544d4ecb7dcf0eb3821299e45.png
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在直线回归方程=a＋bxi中，若回归系数b＜0，则表示x对y的线性影响是（）A.不显著的B.显著的C.正
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已知n=5，∑x=15，∑x2=55，∑xy=506，∑y=158，∑y2=5100，（）建立直线回归方程
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建立变量x、y间的直线回归方程，回归系数的绝对值｜b｜越大，说明
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若已建立了用某种能力测验分数（X）预测学生数学成绩（Y）的直线回归方程，且已知两者的积差相关系数为0.80，则该回归方程的测定系数应为（）
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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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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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直线回归方程y=b0+bx中，回归系数b的统计学意义是自变量x改变一个单位时，应变量y必然变化b个单位。（）
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已知：工资（元）倚劳动生产率（千元）的回归方程为：y=10+80x，因此，当劳动生产率每增长1千元，工资就平均增加90元。（）
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已知变量x与y线性相关，x与y的协方差为－60，x的方差为100，y的方差为64，建立了y依x的回归方程，则回归估计标准误差的值可能为（)。
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由直线回归方程y=-450+2．5x可知，变量x与y之间存在正相关（）
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