填空题若已知一元线性回归分析的数据组数为15,则查相关系数临界值时用到的自由度为()

填空题
若已知一元线性回归分析的数据组数为15,则查相关系数临界值时用到的自由度为()

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相关考题:

由12对观测值(xi,yi),i=1,2,…,12,求得Lxx=238,Lyy=106,Lxy=-153,则下列叙述正确的有( )。A.x与y的相关系数为0.963B.x与y的相关系数为-0.963C.y对x的一元线性回归系数为-1.443D.y对x的一元线性回归系数为-0.643E.x对y的一元线性回归系数为-0.643

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

根据两个变量的18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( )。A.18B.17C.16D.1

在一元线性回归模型中,已知观测值的个数是50,回归平方和为29860,总离差平方和为33860,则自变量和因变量间的Pearson相关系数可能是 ( ).A0.8819B0.8819C0.8604D-0.9391

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

在一元线性回归中,给出n对数据(xi,yi),i=1,2,…,n,若其回归方程为bx,则下述结论不成立的有( )。A.总偏差平方和ST=LyyB.回归平方和SR=b×LxyC.残差平方和SE=ST-SRD.残差平方和的自由度为n-1

根据15对数据(x1,y1),i=1,2,…,15,建立一元线性回归方程,则残差平方和的自由度为( )。A. 1 B. 2 C. 13 D. 14

A. x与y的相关系数为0. 963B. x与y的相关系数为-0.963C. y对x的一元线性回归系数为-1.443D. y对x的一元线性回归系数为-0.643E. x对y的一元线性回归系数为-0.643

在一元线性回归分析中,计算估计标准误差所使用的自由度为()。AnBn-pCn-p-1Dn-p+1

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。

简单线性回归中,若回归系数为正数,则相关系数也为正数。

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

相关系数临界值与()有关。A、数据精度B、数据组的个数C、回归直线在多大程度上可信D、自由度

相关系数临界值表中f称为()。A、数据组数B、显著性水平C、自变量个数D、自由度

一元线性回归分析时,相关系数临界值不仅与()有关,而且与要求回归直线在多大程度上可信有关。A、数据的类型B、数据的精度C、数据的组数D、数据的大小

若已知数据组数为15,则进行一元线性回归分析时用到的自由度为()。

若已知一元线性回归分析的数据组数为15,则查相关系数临界值时用到的自由度为()

单选题相关系数临界值表中f称为()。A数据组数B显著性水平C自变量个数D自由度

多选题相关系数临界值与()有关。A数据精度B数据组的个数C回归直线在多大程度上可信D自由度

单选题根据15对数据(x1,y1),i=1,2,…,15,建立一元线性回归方程,则残差平方和的自由度为(  )。[2010年真题]A1B2C13D14

单选题一元线性回归分析时,相关系数临界值不仅与()有关,而且与要求回归直线在多大程度上可信有关。A数据的类型B数据的精度C数据的组数D数据的大小

填空题在一元线性回归中,SST自由度为(),SSE自由度为(), SSR自由度为()。

多选题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

单选题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( )。Ar=0. 75Br=-0.97CR²=0. 75DR²=0. 90

填空题若已知数据组数为15,则进行一元线性回归分析时用到的自由度为()。

单选题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()。Ar=0.75Br=-0.97CR2=0.75DR2=0.90