在多元回归分析中,自变量与因变量的线性相关程度很高时,相关系数()。A、接近于1B、接近于0C、等于1D、等于0

在多元回归分析中,自变量与因变量的线性相关程度很高时,相关系数()。

  • A、接近于1
  • B、接近于0
  • C、等于1
  • D、等于0

相关考题:

在均衡分析方法中的边际分析方法中,即分析单位自变量的变动引起的因变量的变动程度,那么边际值为正说明()。A.因变量随自变量的增加而增加B.因变量随自变量的增加而减少C.因变量为极大D.因变量为极小

依据自变量和因变量之间的相关关系不同,可分为一元回归分析方法和多元回归分析方法。( )

在相关分析中,要确定两变量中哪个是自变量,哪个是因变量,改变两变量的地位并会影响相关系数的数值。()

在多元回归分析中,多重共线性是指模型中因变量与一个自变量相关。() 此题为判断题(对,错)。

在多元回归分析中,自变量与因变量的线性相关程度很高时,相关系数()。 A.等于1B.接近于0C.接近于1D.等于0

度量了因变量与k个自变量的总体相关程度的指标为()。A、相关系数B、多重相关系数C、多重判定系数D、估计标准误差

在均衡分析方法中的边际分析方法中,即分析单位自变量的变动引起的因变量的变动程度,那么边际值为正说明()。A、因变量随自变量的增加而增加B、因变量随自变量的增加而减少C、因变量为极大D、因变量为极小

线性相关系数反映了()。A、两个变量线性关系的密切程度B、两个变量线性关系的拟合程度C、两个变量变动的一致性程度D、自变量变动对因变量变动的解释程度

复相关系数是指反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标。

计算相关系数时,应首先确定自变量和因变量。

多元回归系数b表示当其它自变量不变时,某一自变量变动一个单位量时()。A、自变量y变动的数量B、因变量y变动的数量C、因变量y平均变动的数量D、因变量y变动的相同单位量

在多元回归分析中,被选入的自变量()。A、是对因变量发生显著影响的B、是与因变量有高度相关关系的C、不能遗漏有显著影响的因素D、以上都对

在多元回归模型的检验中,目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是()A、r检验B、t检验C、f检验D、DW检验

多重线性回归分析中,共线性是指(),导致的某一自变量作用可以由其他自变量的线性函数表示。A、自变量相互之间存在高度相关关系B、因变量与各个自变量的相关系数相同C、因变量与自变量间有较高的复相关关系D、因变量与各个自变量之间的回归系数相同

在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时,相关系数r0时,表示两个变量().A、负相关B、正相关C、线性不相关D、无法判断

用于成本估计的简单回归不同于多元回归,差别在于简单回归只用()。A、一个因变量,而多元回归用全部可用数据来估计成本函数B、几个因变量,而多元回归可以用一个自变量也可以用几个因变量C、一个自变量,而多元回归用多个自变量D、一个因变量,而多元回归用多于一个应变量

计算相关系数和进行回归分析时,必须区分自变量和因变量。

反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标称为()A、回归系数B、偏相关系数C、复相关系数

单选题在均衡分析方法中的边际分析方法中,即分析单位自变量的变动引起的因变量的变动程度,那么边际值为正说明()。A因变量随自变量的增加而增加B因变量随自变量的增加而减少C因变量为极大D因变量为极小

单选题反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标称为()A回归系数B偏相关系数C复相关系数

单选题在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时,相关系数r0时,表示两个变量().A负相关B正相关C线性不相关D无法判断

判断题多元回归指多个自变量与一个因变量的变动分析。A对B错

判断题计算相关系数和进行回归分析时,必须区分自变量和因变量。A对B错

单选题在多元回归模型的检验中,目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是()Ar检验Bt检验Cf检验DDW检验

判断题复相关系数是指反映一个因变量与两个及两个以上自变量组成的一组自变量之间相关程度的统计分析指标。A对B错

单选题用于成本估计的一元回归分析相对多元回归分析的差异在于,一元回归仅使用( )。A一个因变量,而多元回归使用所有可用数据以估计成本B因变量,而多元回归既使用因变量也使用自变量C一个自变量,而多元回归使用多个自变量D一个因变量,而多元回归使用多个因变量

单选题回归分析法按分析中(  )的个数,分为一元回归与多元回归。A回归方程B因变量C自变量D预测数