总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。
总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。
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配合回归直线方程对资料的要求是 ( )。 A.因变量是给定的数值 ,自变量是随机的B.自变量是给定的数值 ,因变量是随机的C.自变量是给定的数值 ,因变量是随机的D.自变量和因变量都不是随机的
在直线回归方程中()。 A.必须确定自变量和因变量，即自变量是给定的，因变量是随机的B.两个变量都是随机的C.回归系数既可以是正值，也可以是负值D.一个回归方程既可由自变量推算因变量的估计值，也可以由因变量的值计算自变量的值
总体回归线是指()A.解释变量X取给定值时，被解释变量Y的样本均值的轨迹;B.样本观测值拟合的最好的曲线;C.使残差平方和最小的曲线;D.解释变量X取给定值时，被解释变量Y的条件均值或期望值的轨迹。
在实际应用回归线时，为了获得较好的准确度与精密度，应注意()。A.制作回归线时，自变量x的取值范围越大越好B.制作回归线时，自变量x的取值范围适当小些C.自变量的评审值应尽量接近待测值D.制作回归线时，应尽量多取几个点
关于一元线性回归分析,以下表述正确的包括()。 A.回归方程是以利用自变量的给定值来估计预测因变量的平均可能值B.确定回归方程时，尽管两个变量可能都是随机的，但要求自变量是给定的C.回归系数可以为正号也可以为负号D.回归系数只有正号E.两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量
在一元线性回归模型中,回归系数β1的实际意义是()。A.当自变量X=0时,因变量Y的期望值B.当自变量X变动1个单位时,因变量Y的平均变动数量C.当自变量X=0时,自变量X的期望值D.当因变量Y变动1个单位时,自变量X的平均变动数量
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。A.使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B.使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C.使得观测值与估计值之间的乘积最小D.使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是()。A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C:使得观测值与估计值之间的乘积最小D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
最小二乘法的原理是使得（ ）最小。A.因变量的观测值Yi与自变量的观测值Xi之间的离差平方和B.因变量的观测值Yi与估计值之间的离差平方和C.自变量的观测值Xi与均值之间的离差平方和D.因变量的观测值Yi与均值之间的离差平方和
判定系数的意义是（）。A在因变量取值的总离差中可以由自变量取值所解释的比例B它反映了自变量对因变量取值的决定程度C当取值等于1时，拟合是完全的，所有观测值都落在回归直线上D当取值等于0时，自变量的取值与因变量无关E取值越接近1，表明回归直线的拟合越好；相反，取值越接近0；回归直线的拟合越差
总体回归线是指（）A、解释变量X取给定值时，被解释变量Y的样本均值的轨迹。B、样本观测值拟合的最好的曲线。C、使残差平方和最小的曲线。D、解释变量X取给定值时，被解释变量Y的条件均值或期望值的轨迹。
在实际应用回归线时，为了获得较好的准确度与精密度，应注意（）。A、制作回归线时，自变量x的取值范围越大越好B、制作回归线时，自变量x的取值范围适当小些C、自变量的评审值应尽量接近待测值D、制作回归线时，应尽量多取几个点
采用最小平方法拟合的回归方程，要求满足的条件是（）。A、因变量实际值与其估计值的离差总和为0B、因变量实际值与其平均值的离差总和为0C、因变量实际值与其估计值的离差平方和最小D、因变量实际值与其平均值的离差平方和最小
对于一元线性回归分析来说（）A、两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量B、回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C、可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D、回归系数只有正号E、确定回归方程时，尽管两个变量也都是随机的，但要求自变量是给定的
单选题最小二乘法的原理是使得（ ）最小。A 因变量的观测值与自变量的观测值之间的离差平方和B 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和C 自变量的观测值与均值之间的离差平方和D 因变量的观测值与均值之间的离差平方和
判断题总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。A对B错