利用样本数据拟合城镇居民人均可支配收入X（单位：元）和人均消费Y（单位：元）的回归方程，估计方程Y=1293+0.6X，R2为0.99，说法正确的有（ ）。A.城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元，城镇居民人均消费增加0.6元B.城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元，城镇居民人均消费增加1293元C.城镇居民可支配收入对人均消费支出的变化的解释能力较差D.城镇人均可支配收入可以很好地解释人均消费支岀的变化E.城镇居民家庭人均可支配收入X=20000元时，人均消费支出Y预估为13293元
利用样本数据拟合城镇居民人均可支配收入X（单位：元）和人均消费Y（单位：元）的回归方程，估计方程Y=1293+0.6X，R2为0.99，说法正确的有（ ）。
A.城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元，城镇居民人均消费增加0.6元
B.城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元，城镇居民人均消费增加1293元
C.城镇居民可支配收入对人均消费支出的变化的解释能力较差
D.城镇人均可支配收入可以很好地解释人均消费支岀的变化
E.城镇居民家庭人均可支配收入X=20000元时，人均消费支出Y预估为13293元
B.城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元，城镇居民人均消费增加1293元
C.城镇居民可支配收入对人均消费支出的变化的解释能力较差
D.城镇人均可支配收入可以很好地解释人均消费支岀的变化
E.城镇居民家庭人均可支配收入X=20000元时，人均消费支出Y预估为13293元
参考解析
解析：回归分析中，被预测或被解释的变量称为因变量， 一般用Y 表示;用来预测或解释因变量的变量称为自变量， 一般用X 表示。方程Y=1293+0.6X，可得出家庭人均可支配收入每增加1元，城镇居民人均消费增加0.6元。（选项A正确） 决定系数，也称为R2 ，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度，决定系数的取俏在0 - 1 之间，大体上说明了回归模型所能解释的因变量变化占因变量总变化的比例。决定系数越高模型的拟合效果就越好，即模型解释因变量的能力越强。（选项C错误）
R2 为0.99，说明回归模型的拟合效果很好，即城镇人均可支配收入可以很好地解释人均消费支出的变化。（选项D正确）
将X=15000.0元代入回归方程，得：Y=1293+0.6X=1293+12000=13293元。（选项E正确）
R2 为0.99，说明回归模型的拟合效果很好，即城镇人均可支配收入可以很好地解释人均消费支出的变化。（选项D正确）
将X=15000.0元代入回归方程，得：Y=1293+0.6X=1293+12000=13293元。（选项E正确）
相关考题：
根据资料计算的判定系数R2=0.96978，这表明( )。A．在Y的总变差中，有96.98%可以由解释变量X做出解释B．回归方程对样本观测值的拟合程度良好C．在Y的总变差中，有3.02%可以由解释变量X做出解释D．回归方程对样本观测值的拟合优度不高
根据资料计算的判定系数R2=0.9973，这表明( )。A．某市城镇居民1995年—2003年人均消费性支出的变化有99.73%是由人均可支配收入决定的B．在Y的总变差中，有99.73%可以由解释变量X做出解释C．在Y的总变差中，有0.27%可以由解释变量X做出解释D．回归方程对样本观测值的拟合程度良好
估计的城镇居民家庭人均可支配收入和人均消费的一元线性直线回归方程式：人均消费Y=1300+0.79X，则当城镇居民家庭人均可支配收入是15000元，人均消费支出是（ ）元。A.13000B.13150C.12560D.15000
根据抽样调查数据对人均消费和人均可支配收入进行回归分析，得到估计的一元线性回归模型Y=1000+0．7X(X：人均可支配收入，Y：人均消费；单位均为元)。关于该回归模型的说法，正确的有()。A.人均可支配收入每增加1元，人均消费将平均增长0．7元B.人均可支配收入每减少1元，人均消费将平均增长0．7元C.人均可支配收入每增加1％，人均消费将平均增长0．7％D.人均可支配收入每减少1％，人均消费将平均增长0．7％E.当人均可支配收入为20000元时，人均消费将为15000元
在某城市随机抽取1000户居民作为样本对该城市居民消费水平进行研究，对居民月消费支出Y（单位：元）和月收入X（单位：元），建立回归模型，得到估计的回归方程Y＝1300＋0.6X，决定系数0.96，关于该模型的说法正确的有（ ）。A.居民月收入和月消费支出之间正相关B.回归模型的拟合效果很好C.居民月收入难以解释月消费支出的变化D.居民月收入每增长1元，月消费支出将平均增长0.6元E.居民月收入为10000时，居民人均月消费支出大约为7300元
利用样本数据拟合城镇居民人均可支配收入X(单位：元)和人均消费Y(单位：元)的回归方程，估计方程Y=1293+0.6X，R2为0.99，说法正确的有（ ）。A.城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元，城镇居民人均消费增加0.6元B.城镇居民家庭人均可支配收入每增加1元，城镇居民人均消费增加1293元C.城镇居民可支配收入对人均消费支出的变化的解释能力较差D.城镇人均可支配收入可以很好地解释人均消费支岀的变化E.城镇居民家庭人均可支配收入X=20000元时，人均消费支出Y预估为13293元
根据抽样调查数据中人均收入和人均可支配消费进行回归分析，得到估计的一元线性回归模型Y=1000+0.7X，（X，人均可支配收入；Y，人均消费，单位为元），关于该回归模型的说法，正确的是（）。A. 人均可支配收入每增加1元，人均消费将平均增长0.7元B. 人均可支配收入每减少1元，人均消费将平均增长0.7元C. 人均可支配收入每增加1元，人均消费将平均增长0.7% D. 当人均可支配收入为20000元时，，人均消费将为15000E. 人均可支配收入每减少1%，人均消费将平均增长7%
(一)将我国31个省(自治区、直辖市)某年度城镇居民家庭人均食品消费支出(y，单位：元)、城镇居民家庭人均可支配收入(x1，单位：元)和食品类居民消费价格指数(x2，单位：上年=100)进行回归分析，得到如表1～表3所示的输出结果：表 1 回归方程的输出结果描述城镇居民家庭人均食品消费支出与城镇居民家庭人均可支配收入之间关系适合的图形是( )。A.直方图 B.折线图C.散点图 D.雷达图
(一)将我国31个省(自治区、直辖市)某年度城镇居民家庭人均食品消费支出(y，单位：元)、城镇居民家庭人均可支配收入(x1，单位：元)和食品类居民消费价格指数(x2，单位：上年=100)进行回归分析，得到如表1～表3所示的输出结果：表 1 回归方程的输出结果根据表1～表3的输出结果可以得出( )。A.回归方程为：B.城镇居民家庭人均食品消费支出与城镇居民家庭人均可支配收入和食品类居民消费价格指数的总体相关程度为87.7%C.多元回归分析中拟合优度大小应根据判定系数( )来衡量D.多元回归分析中拟合优度大小应根据调整后的判定系数( )来衡量
(一)将我国31个省(自治区、直辖市)某年度城镇居民家庭人均食品消费支出(y，单位：元)、城镇居民家庭人均可支配收入(x1，单位：元)和食品类居民消费价格指数(x2，单位：上年=100)进行回归分析，得到如表1～表3所示的输出结果：表 1 回归方程的输出结果城镇居民家庭人均食品消费支出、城镇居民家庭人均可支配收入和食品类居民消费价格指数数据属于( )。A.一手数据 B.二手数据C.实验数据 D.定性数据
(一)将我国31个省(自治区、直辖市)某年度城镇居民家庭人均食品消费支出(y，单位：元)、城镇居民家庭人均可支配收入(x1，单位：元)和食品类居民消费价格指数(x2，单位：上年=100)进行回归分析，得到如表1～表3所示的输出结果：表 1 回归方程的输出结果如果 ，根据表2，下列说法正确的是( )。A.F检验的假设为： B.F检验的假设为： C.回归方程的线性关系显著D.回归方程的线性关系不显著
(一)将我国31个省(自治区、直辖市)某年度城镇居民家庭人均食品消费支出(y，单位：元)、城镇居民家庭人均可支配收入(x1，单位：元)和食品类居民消费价格指数(x2，单位：上年=100)进行回归分析，得到如表1～表3所示的输出结果：表 1 回归方程的输出结果如果 ，根据表3，下列说法正确的是( )。A.城镇居民家庭人均可支配收入对城镇居民家庭人均食品消费支出的线性关系 显著B.城镇居民家庭人均可支配收入对城镇居民家庭人均食品消费支出的线性关系不显著C.食品类居民消费价格指数对城镇居民家庭人均食品消费支出的线性关系显著D.食品类居民消费价格指数对城镇居民家庭人均食品消费支出的线性关系不显著
某地区人均消费支出(y，单位：千元)与人均可支配收入(x1，单位：千元)、恩格尔系数(x2，单位：%)的回归模型为： 。其中， 表示该地区人均可支配收入每增加1千元，人均消费支出平均增加0.602千元。
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
为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9540，其正确的含义是（）。A、在Y的变化中，有95.40%是由解释变量x1和x2决定的B、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x2解释C、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1解释D、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1和x2解释
为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。假设2011年该地区该电子手表的价格为20元，消费者人均月收入为1500元，则该地区该品牌的电子手表在2011年的需求量将达到（）件。A、13566B、12764C、14398D、11549
多选题根据抽样调查数据对人均消费和人均可支配收入进行回归分析，得到估计量的一元回归线模型Y=1000+0.7X(X为人均可支配收入，y为人均消费额)，关于该回归模型的说法，说法正确的是( )。A人均可支配收入每减少1元，人均消费平均增长0.7元B人均可支配收入每增加1元，人均消费平均增长0.7元C人均可支配收入每增加1%，人均消费平均增长0.7%D当人均可支配收入为20 000元时，人均消费将为15 000元E人均可支配收入每减少1%，人均消费将平均增长0.7%
单选题对于某市城镇居民人均可支配收入和人均消费性支出之间依存关系的回归方程为：，在此估计方程中，0.7083表明（）。A当居民人均可支配收入增加1元时，人均消费性支出将平均增长0.7083元B当居民人均可支配收入增加0.7083元时，人均消费性支出将平均增长1元C当居民人均可支配收入增加525.8662元时，人均消费性支出将平均增长0.7083元D当居民人均可支配收入增加0.7083元时，人均消费性支出将平均增长0.53元
多选题根据抽样调查数据对人均可支配收入和人均消费进行回归分析，得到估计的一元线性回归模型Y(∧)＝1000＋0.7X（X：人均可支配收入，Y(∧)：人均消费，单位均为元），关于该回归模型的说法，正确的是（ ）。[2015年真题]A人均可支配收入每增加1元，人均消费将平均增长0.7元B人均可支配收入每减少1元，人均消费将平均增长0.7元C人均可支配收入每增加1%，人均消费将平均增长0.7%D当人均可支配收入为20000元时，人均消费将为15000元E人均可支配收入每减少1%，人均消费将平均增长0.7%
单选题为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。假设2011年该地区该电子手表的价格为20元，消费者人均月收入为1500元，则该地区该品牌的电子手表在2011年的需求量将达到（）件。A13566B12764C14398D11549
多选题在某城市随机抽取1000户居民作为样本对该城市居民消费水平进行研究,对居民月消费支出Y(单位:元)和月收入X(单位:元),建立回归模型,得到估计的回归系数Y=1300+0.6X,决定系数0.96,关于该模型的说法正确的有（ ）A居民月收入和月消费支出之间正相关B回归模型的拟合效果很好C居民月收入难以解释月消费支出的变化D居民月收入每增长1元,月消费支出将平均增长0.6元E居民月收入为10000元时，居民人均月消费支出大约为7300元
单选题为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9540，其正确的含义是（）。A在Y的变化中，有95.40%是由解释变量x1和x2决定的B在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x2解释C在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1解释D在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1和x2解释