填空题在回归方程中，若回归系数等于0，这表明（）
填空题
在回归方程中，若回归系数等于0，这表明（）
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相关考题：
检验回归系数和回归方程的线性关系是否显著，正确的说法是( )。A．F检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0B．F检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0：回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著C．t检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0D．t检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著
若对一元线性回归方程作F检验,则()。 A、“当FFα(1,n-2)时，表示总体回归系数显著为0“B、“当FFα(1,n-2)时，表示总体回归系数显著的小“C、“当F=Fα(1,n-2)时，表示总体回归系数显著为0“D、“当F=Fα(1,n-2)时，表示总体回归系数显著的大“
直线回归分析中,对回归系数做假设检验的目的是 A、检验回归系数b是否等于0B、检验两总体回归系数是否相等C、检验回归方程的拟合优度D、推断两变量是否存在直线依存关系E、判断回归方程代表性的好坏
在试验设计中,我们常常要将原来对于因子设定的各水平值实行“代码化”(Coding)。例如在2水平时,把“高”“低”二水平分别记为“＋1”及“－1”。以下何者是對的:() A.比未代码化时提高了计算的精度。B.代码化后,可以通过直接比较各因子或因子间的交互作用的回归系数之绝对值以确定效应的大小，即回归系数之绝对值越大者该效应越显着;而未代码化时不能这样判断C.代码化后,删除回归方程中某些不显着之项时，其它各项回归系数不变;未代码化时,在删除某些不显着之项时其它各项回归系数可能有变化D.代码化后,回归方程式的常数项(截距)等于将自变数以"0"带入回归方程式后,输出变量(y)的预测值
记两个变量X与Y的相关系数为r,y=a＋bx为回归方程,下面叙述正确的 有( )。A.若r0,则60S 记两个变量X与Y的相关系数为r，y=a+bx为回归方程，下面叙述正确的 有（ ）。A.若r0，则60B.若r0，则60C.若r=0，则b：0D.若r=0，则6不一定等于0E.若－1，则6=1
直线回归分析中，对回归系数作假设检验，其目的是:A.检验两总体回归系数是否相等B.确定回归方程的似合优度C.检验回归系数b是否等于0D.推断两变量间是否存在直线依存关系E.判断回归方程代表实测值的好坏
设r为变量X与Y的相关系数，b是Y对X的一元回归方程的回归系数，若获得的数据为：X 2 3 4 5 6Y 9.2 7.8 5.4 3.1 1.3则（）。A. r>0 B. r〈0C. r=0 D. b>0E. b〈0
记两个变量X与Y的相关系数为r,y=a+bx为回归方程，下面叙述正确的有( )。A.若 r>0，则b>0 B.若rC.若r=0，则b=0 D.若r=0，则b不一定等于0E.若r=1，则b=1
一元线性回归分析中，在进行t检验时，关于tb和t的关系，说法正确的是（ ）。A、若tb的绝对值大于t，说明变量x和y之间线性假设不合理B、若tb的绝对值小于t，说明变量x和y之间线性假设不合理C、若tb的绝对值等于t，说明变量x和y之间线性假设合理D、若tb的绝对值等于t，表明回归系数为0的可能性较大，回归系数显著
单选题直线回归分析中，对回归系数做假设检验的目的是（）。A检验回归系数b是否等于0B检验两总体回归系数是否相等C检验回归方程的拟合优度D推断两变量是否存在直线依存关系E判断回归方程代表性的好坏
单选题在直线回归分析中，如果算得回归系数b0，可以认为p（）.A大于0B小于0C等于0D不等于0E还需进一步检验确定