在现代工业企业生产中,由于劳动生产率与劳动者技术装备程度有着十分密切的关系我们通常用来分析两者之间关系的方法是()。A、简单直线回归方程B、简单曲线回归方程C、直线复回归方程D、曲线复回归方口程
在现代工业企业生产中,由于劳动生产率与劳动者技术装备程度有着十分密切的关系我们通常用来分析两者之间关系的方法是()。
- A、简单直线回归方程
- B、简单曲线回归方程
- C、直线复回归方程
- D、曲线复回归方口程
相关考题:
根据下列资料编制直线回归方程 r= 0. 9 a=2.8() A. 直线回归方程yc= 2.8+ 1.08xB.直线回归方程yc= 2.8+ 1.18xC.直线回归方程yc= 0.9+ 1.08xD.直线回归方程yc= 0.9+1.18x
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
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
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
直线回归分析中,对回归系数作假设检验,其目的是:A、检验回归系数b是否等于0B、判断回归方程代表实测值的好坏C、推断两变量间是否存在直线依存关系D、确定回归方程的似合优度E、检验两总体回归系数是否相等
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
对双变量资料作直线相关分析时,所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是()。A各散点都将散落在由直线回归方程所确定的回归直线上B各散点与该回归直线的纵向距离平方和是最小的C要求各散点应尽量靠近该回归直线D以上都不对
在直线相关和回归分析中()。A、根据同一资料,相关系数只能计算一个B、根据同一资料,回归方程只能配合一个C、根据同一资料,回归方程随自变量与因变量的确定不同,可能配合两个D、回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关
根据下列资料编制直线回归方程r=0.9a=2.8()A、直线回归方程yc=2.8+1.08xB、直线回归方程yc=2.8+1.18xC、直线回归方程yc=0.9+1.08xD、直线回归方程yc=0.9+1.18x
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
单选题对双变量资料作直线相关分析时,所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是()。A各散点都将散落在由直线回归方程所确定的回归直线上B各散点与该回归直线的纵向距离平方和是最小的C要求各散点应尽量靠近该回归直线D以上都不对
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
单选题在现代工业企业生产中,由于劳动生产率与劳动者技术装备程度有着十分密切的关系我们通常用来分析两者之间关系的方法是()。A简单直线回归方程B简单曲线回归方程C直线复回归方程D曲线复回归方口程
问答题一个回归方程的复相关系数R=0.99,样本决定系数R2=0.9801,我们能判断这个回归方程就很理想吗?