线性回归分析中的回归平方和是指（ ）。
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线性回归分析中的回归平方和是指（）
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计算题：某汽车生产商欲了解广告费用（万元）对销售量（辆）的影响。收集了过去12年的有关数据，通过分析得到：方程的截距为363，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1600，残差平方和SSE=450。要求： （1）写出销售量y与广告费用x之间的线性回归方程。 （2）假如明年计划投入广告费用为25万元，根据回归方程估计明年汽车销售量。 （3）计算判定系数R2 ，并解释它的意义。
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回归分析中的简单回归是指（）。
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回归分析法是指利用回归分析的统计方法，通过考察市盈率与（）之间的关系，得出能够最好解释市盈率与这些变量间线性关系的方法。
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常见的线性回归分析有（）回归分析和（）回归分析。
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只有一个解释变量的线性回归分析称一元线性回归分析，含有多个解释变量的线性回归分析称多元线性回归分析。（）
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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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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
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对于线性回归，在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比例越大，那么两个变量之间相关程度越（）
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根据某地区2001～2009年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。
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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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回归分析中的简单回归是指（）
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当一元线性回归分析中的γ=－0.952且大于临界值时，表明两个变量呈（）关系。
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回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。
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线性回归分析法最基本的形式是一元线性回归模型
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在多元线性回归分析中，m个自变量对依变量的回归平方和UY/12···m占总平方和SSY的比率叫做。
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在一元线性回归中，回归平方和是（）。
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在生产过程中，研究温度y与某物质的质量X的线性回归方程时，收集了l0组数据，求得回归平方和为255．4，残差平方和为27．5，在显著性水平0．05时，的临界值为5．32，则结论是（）
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【选择题】：多元线性回归分析中的ESS反映了（）。
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证明：一元线性回归总离差平方和分解式中：
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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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一元线性回归的估计标准误差计算公式中，n-2是残差平方和的自由度。（）
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6、一元线性回归方程中，若R的平方=1，则意味着
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在估计线性回归模型时,可以将总平方和分解为回归平方和与残差平方各,其中回归平方和表示（）
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