从20的样本中得到的有关回归结果是：SSR=60，SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著，即检验假设：H0：β1=0。检验x与y之间的线性关系是否显著？

判定系数R2是说明回归方程拟合度的一个统计量,它的计算公式为() A.SSR/SSTB.SSR/SSEC.SSE/SSTD.SST/SSR

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回归直线拟合的好坏取决于SSR,SSE及SST的大小，().A. SSR/SST越大，直线拟合得越好B. SSRJSST越小，直线拟合得越好C. SSE越大，直线拟合得越好D. SST越大，直线拟合得越好

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在回归分析中，SST称为();SSR称为();SSE称为()。

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两个样本回归系数进行比较,得到差别无显著性的结论,以下各项正确的是()。 A、两样本的回归线平行或重合B、两样本所代表的总体回归系数相等的可能性较大C、两样本回归系数相等D、两总体的回归线平行

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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（）。

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回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小，（）。ASSR/SST越大，直线拟合得越好BSSR/SST越小，直线拟合得越好CSSR越大，直线拟合得越好DSST越大，直线拟合得越好

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SSR/SST越小，回归直线拟合得越好。（）

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计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了16个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为280，回归系数为1.6，回归平方和SSR=1503000，残差平方和SSE=38000。要求：（1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。（2）假如广告费用投入80000元，根据回归方程估计商品的销售量。（3）计算判定系数R2，并解释它的意义。

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最大似然法的基本思想是（）。A、从模型中得到样本数据的概率最大B、样本回归线能最好地拟合样本数据C、使残差平方和最小D、使参数估计量的方差最小

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最大或然准则是按从模型中得到既得的n组样本观测值的（）最大的准则确定样本回归方程。A、离差平方和B、均值C、概率D、方差

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从20的样本中得到的有关回归结果是：SSR=60，SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著，即检验假设：H0：β1=0。是拒绝原假设还是不拒绝原假设？

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回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小（）A、SSR/SST越大，直线拟合得越好B、SSR/SST越小，直线拟合得越好C、SSR越大，直线拟合得越好D、SST越大，直线拟合得越好

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用最小平方法求解参数估计量时，r2=0.8，SST=25，则SSR=（），SSE=（）

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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（）。A、SST=SSR+SSEB、SST=SSR-SSEC、SSR=SST+SSED、SSE=SST+SSR

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总变动平方和（SST）、回归平方和（SSR）、回归残差平方和（SSE）三者之间的关系可表示为SST=（）。

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计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了20个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为364，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1602708.6，残差平方和SSE=40158.07。要求：（1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。（2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量。（3）计算判定系数R2，并解释它的意义。

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回归方程判定系数的计算公式R^2=SSR/SST=1-SSE/SST，对判定系数描述错误的是（）。A、式中的SSE指残差平方和B、式中的SSR指总离差平方和C、判定系数用来衡量回归方程的扰合优度D、判定系数R^2等于相关系数的平方

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单选题回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小，（）。ASSR/SST越大，直线拟合得越好BSSR/SST越小，直线拟合得越好CSSR越大，直线拟合得越好DSST越大，直线拟合得越好