判断题经检验,x和y之间的线性相关关系显著,可以用建立的回归方程进行y值的预测。A对B错

判断题
经检验,x和y之间的线性相关关系显著,可以用建立的回归方程进行y值的预测。
A

B


参考解析

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相关考题:

由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

在求出y随x变化的直线回归方程后,判断回归方程是否显著,需进行显著性检验,如检验的结果是接受零假设,那就意味着A、y与x无直线关系B、y与x有直线关系C、方程求得有问题D、x与y之间毫无关系E、y与x有曲线关系

建立变量x、y间的直线回归方程,回归系数的绝对值|b|越大,说明A.回归方程的误差越小B.回归方程的预测效果越好C.回归方程的斜率越大D.x、y间的相关性越密切E.越有理由认为x、y间有因果关系

将原始数据中某一点的x值带入线性回归方程,发现≠y,可以认为A、回归方程计算有误B、X与Y之间不是线性关系C、此现象无法解释D、此现象正常E、X与Y之间无相关关系

关于变量销售量y和气温x的相关系数和检验的说法正确的是( )。A.相关系数为0.8518B.需要查相关系数显著性检验表,α一定时,自由度为8的r值C.若α=0.01,相关系数大于相关系数显著性检验值,则可判断出销售量y和气温x之间的线性相关关系对于α=0.01是显著的D.若α=0.01,相关系数大于相关系数显著性检验值,则可判断出销售量y和气温x之间的线性相关关系对于α=0.01是不显著的

由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。A.Y与X之间存性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

根据回归方程y=a+bx( )。A.只能由变量x去预测变量yB.只能由变量y去预测变量xC.可以由变量x去预测变量y,也可以由变量y去预测变量xD.能否相互预测,取决于变量x和变量y之间的因果关系

两个变量(x,y),其观测值为(xi,yi,i=1,2,…,n。若显著性水平为a,简单相关系数为 r,则下列说法正确的有( )。A.-1≤r≤1B.r=0,x、y之间存性相关C.r=-1,完全负线性相关D.相关系数检验的临界值表示为E.r=0,x、y之间不存性相关

建立变量X、Y间的直线回归方程,回归系数的绝对值︱b︱越大,说明A、回归方程的误差越小B、回归方程的预测效果越好C、回归直线的斜率越大D、X、Y间的相关性越密切E、越有理由认为X、Y间有因果关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880,试计算与回答题目。由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。 表1 由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880,试计算与回答题目。在求解上述回归系数过程中,利用了最小二乘估计准则,这种估计的实质是使()。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系在方差分析检验法中,如果统计量的观测值F大于相应的临界值,则可认为Y与X的线性相关关系是显著的;否则便认为Y与X的线性相关关系不显著。由表5—2知,F值=24.01>F临界值=4.08,故Y与X之间存在显著线性相关关系,也可以根据F检验概率P=0.00判断知Y与X之间存在显著线性相关关系。

建立变量X、Y间的直线回归方程,回归系数的绝对值︱b︱越大,说明A.回归方程的误差越小B.回归方程的预测效果越好C.回归直线的斜率越大D.X、Y间的相关性越密切E.越有理由认为X、Y间有因果关系

基于大连商品交易所日收盘价数据,对Y1109价格Y(单位:元)和A1109价格*(单位:元)建立一元线性回归方程:Y=-4963.13+3.263*。回归结果显示:可决系数R2=0.922,DW=0.384;对于显著性水平α=0.05,*的T检验的P值为0.000,F检验的P值为0.000.对该回归方程的合理解释是( )。A. Y和*之间存在显著的线性关系B. Y和*之间不存在显著的线性关系C. *上涨1元.Y将上涨3.263元D. *上涨1元,Y将平均上涨3.263元

基于大连商品交易所日收盘价数据,对Y1109价格Y(单位:元)和A1109价格*(单位:元)建立一元线性回归方程:Y=-4963.13+3.263*。回归结果显示:可决系数R2=0.922,DW=0.384;对于显著性水平α=0.05,*的T检验的P值为0.000,F检验的P值为0.000.对该回归方程的合理解释是( )。A、Y和*之间存在显著的线性关系B、Y和*之间不存在显著的线性关系C、*上涨1元.Y将上涨3.263元D、*上涨1元,Y将平均上涨3.263元

根据下面资料,回答91-93题 基于大连商品交易所日收盘价数据,对Y1109价格y(单位:元)和A1109价格X(单位:元)建立一元线性回归方程:Y=-4963.13+3.263X。回归结果显示:R2=0.922,Dw=0.384;对于显著性水平a=0.05,X的t检验的P值为0.000,F检验的P值为0.000。 据此回答以下三题。 对该回归方程的合理解释是( )。A.Y和X之间存在显著的线性关系B.Y和X之问不存在显著的线性关系C.X上涨1元,1,将上涨3.263元D.X上涨1元,Y将平均上涨3.263元

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。

建立一个回归方程,且b有显著意义,则有一定把握认为x和y之间存在因果关系。

经检验,x和y之间的线性相关关系显著,可以用建立的回归方程进行y值的预测。

当x与y之间的相关关系可用回归方程y=—2.5—0.14x表达时,表明这两个变量之间存在()A、正相关B、负相关C、线性相关D、非线性相关E、单相关

回归方程的显著性检验是通过计算()来进行的。A、S值B、F值C、r值D、Y值

若两变量X和y之间的Pearson相关系数大于0.3且小于0.5,则说明( )。A、X和Y存在低度相关的线性相关关系B、X和Y存在中度相关的线性相关关系C、X和Y完全正线性相关D、X和Y,完全负线性相关

在对两个变量x与y进行直线相关分析后发现:相关系数r的值近似为0,经检验,得p0.9。下专业结论时,正确的表述应该是()A、x与y之间呈直线关系B、x与y之间呈曲线关系C、x与yC、x与y之间毫无关系

多选题当x与y之间的相关关系可用回归方程y=—2.5—0.14x表达时,表明这两个变量之间存在()A正相关B负相关C线性相关D非线性相关E单相关

单选题若两变量X和y之间的Pearson相关系数大于0.3且小于0.5,则说明( )。AX和Y存在低度相关的线性相关关系BX和Y存在中度相关的线性相关关系CX和Y完全正线性相关DX和Y,完全负线性相关

填空题利用一元线性回归法进行预测时,要判断Y与X是否具有线性关系,如果Y与X之间的相关系数γ满足:(),则可认为他们之间存在线性相关。

判断题建立一个回归方程,且b有显著意义,则有一定把握认为x和y之间存在因果关系。A对B错