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。
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。
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
若用最小二乘法以利润率为因变量拟合得到的回归方程为 ，说明（ ）。A．X与Y之间存在着负相关关系B．每人每月销售额X增加一元，则利润率Y就会提高0.002%C．每人每月销售额X增加一元，则利润率Y就会平均提高0.002%D．X与Y之间存在着显著的线性相关关系
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
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
若用最小二乘法以净佣金率为因变量拟合得到的回归方程为Y=-0.852+0.O02X，说明（ ）。A．X与Y之间存在着负相关关系B．每人每月销售额X增加一元，则净佣金率Y就会提高0.002%C．每人每月销售额X增加一元，则净佣金率Y就会平均提高0.002%D．X与Y之间存在着显著的线性相关关系
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。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。
根据某地区 1966-2015 年的亩产量（公斤，y）/降雨量（毫米、 ）以及气温（度，）的统计数据进行回归分析，得如下结果：y?? -834.05? 2.6869x?+59.0323x?R=0.9193， R2=0.8451 调整 R2=0.8269请根据上述资料回答下列问题：对于回归方程来说，（ ）A.t 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著B.t 检验是从回归效果检验回归方程的显著性C.F 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著D.F 检验是从回归效果检验回归方程的显著性
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
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
不定项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( )。AY与X之间存在线性相关，但关系不显著BY与X之间不存在线性相关关系CY与X之间不存在非线性相关关系DY与X之间存在显著线性相关关系
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
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