如果回归变差等于总变差,说明两个变量x和y之间完全相关。
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如果评价回归方程拟合效果的指标可决系数等于0.9,说明在因变量的总变差中有10%的变差是由随机因素所致。
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如果变量x和变量y之间的相关系数为-1,这说明两变量之间是()
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如果变量X和变量Y之间的相关系数为1,说明两个变量之间存在()。
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响应变量与预测变量之间的拟合线图如下,回归方程为:y=8521-16.56x+0.009084x**2,下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系,正确的描述是:()
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如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,灰0,那么对于x与y两个变量间的相关系数,必有()。
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如果变量x、y之间的相关系数r=0.9,表明两个变量之间存在()。
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总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是()。
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如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,b>0,那么对于x与y两个变量间的相关系数r,必有()。
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如果变量x与y之间的相关系数ρ=1,则说明两个变量之间是()
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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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如果变量x 和变量y 之间的相关系数为 1 ,说明两变量之间()。
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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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回归直线方程中两个变量x和y()
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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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变差系数Cv越小,说明随机变量x
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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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x、y两个系列,它们的变差系数分别为CV x、CV y,已知CV x>CV y ,说明x系列较y系列的离散程度( )。提示,填大或小
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如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,b<0,那么对于x与y两个变量间的相关系数r必有()。
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如果变量X和变量Y之间的相关系数为1,说明两变量之间存在()。
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x、y两个系列,它们的变差系数分别为Cvx、Cvy,已知Cvx>Cvy ,说明x系列较y系列的离散程度 。
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如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,b>0,那么对于x与y两个变量间的相关系数r,必有()
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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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设变量x与y之间的简单相关系数为r=-0.92,这说明这两个变量之间存在着()相关。
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决定系数r的平方值位于0与1之间,它等于Y变量中可以用X变量回归来解释的变差占Y变量总变差中的比例,回归与相关有密切的联系,例如,回归斜率b很容易用r来表示。对b的t检验等于方差分析中的F检验。()
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