单选题在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时,如果两者之间的相关系数r为(),则两者之间高度相关,可以建立一元线性回归模型。A0.8B0.8C0.7D0.9

单选题
在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时,如果两者之间的相关系数r为(),则两者之间高度相关,可以建立一元线性回归模型。
A

0.8<

B

0.8<

C

0.7<

D

0.9<


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关于一元线性回归的表述正确的是( )。A.用来计算相关系数B.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型C.只涉及一个自变量D.使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数E.用来验证相关系数

当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时,则变量的散点图可能是( )。A.不相关B.正相关C.负相关D.非线性相关E.不能确定

在一元线性回归分析中,若相关系数为r,回归方程拟合程度最好的是( )。A.r=0.75B.r=-0.97C.R2=0.75D.R2=0.90

在一元线性回归分析中,对简单相关系数r来说,结论正确的有( )。A.0≤r≤1B.r=1,完全正线性相关C.r=-1,完全负线性相关D.r=0,不线性相关E.r可以大于1

根据某地区2006~2014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( )。A.1.195B.1.291C.3.162D.3.5R6

若一元线性回归模型的判定系数为0.81,则自变量和因变量之间的相关系数可能为()。 A. 0.81B.- 0.9C. 0.96D. 0.45

下列叙述中,正确的是()。A.若线性回归相关系数r=1,则两个变量线性无关B.若线性回归相关系数r&g 下列叙述中,正确的是()。A.若线性回归相关系数r=1,则两个变量线性无关B.若线性回归相关系数r>0,当x增加时,y值增加C.当相关系数r=1时,所有的实验点都落在回归线上D.当相关系数r=0时,可能两个变量间有某种曲线的趋势

关于一元线性回归模型的正确表述有( )。A.用来计算相关系数B.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型C.只涉及一个自变量D.使用最小二乘法确定一元线性回归方程的参数E.用来验证相关系数

根据某地区2008—2016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()。A.1.195B.1.291C.3.162D.3.586

对于一元线性回归模型,以s---e表示估计标准误差,r表示样本相关系数,则有()。

根据某地区2005-2015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R=0.9,回归平方和ESS=90,则回归模型的残差平方和RSS为( )。 A、10B、100C、90D、81

相关系数r越接近于1时,表示两者之间的相关关系越强。( )

当相关系数r=0时,表示两者之间没有关系。(  )

在一元线性回归分析预测过程中,相关系数r反映变量x和y之间线性相关关系的密切程度,只有r小于某个临界值时,才能认为x与y确实线性相关,也只有这时回归方程才有意义,才可以用于预测计算。

如果企业人力资源预测对象与某一变量的直线相关趋势成立,就可以建立预测人力资源的()A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型

在一元线性回归分析中,如果估计标准误差为0,则意味着()。A、回归系数为0B、回归系数为1C、相关系数为0D、相关系数绝对值为1

一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个()。A、因变量B、自变量C、相关系数D、判定系数

在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时,如果两者之间的相关系数r为(),则两者之间高度相关,可以建立一元线性回归模型。A、0.8B、0.8C、0.7D、0.9

当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时,则变量的散点图可能是()。A、不相关B、正相关C、负相关D、非线性相关E、不能确定

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单选题某地区2010年地区生产总值为10000亿元(2005年价),物价指数每年增长4%,该地区生产总值与税收收入之间可以建立一元线性回归模型Y=a+bX(Y—国税收入,X—地区生产总值),根据该模型预测该地区2010年税收收入为()亿元(模型中的常数为-95,回归系数为0.08计算结果取整数)A705B878C737D1068

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