对于一元线性回归模型,以s---e表示估计标准误差,r表示样本相关系数,则有()。

对于一元线性回归模型,以s---e表示估计标准误差,r表示样本相关系数,则有()。



参考解析

解析:

相关考题:

对于一元线性回归模型,以se表示估计标准误差,r表示样本相关系数,则有( )。A.se=0时,r=1B.se=0时,r=-1C.se=0时,r=0D.se=0时,r=1或r=-1

根据某地区2006~2014年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y),可以建立一元线性回归模型,估计结果得到判定系数R2=0.9,回归平方和SSR=90,则估计标准误差为( )。A.1.195B.1.291C.3.162D.3.5R6

在一元线性回归模型中,e表示()。A、估计值Y在回归直线上的截距B、回归直线的斜率C、误差即实际值和估计值之间的差额D、因变量

在一元线性回归方程Y=a+bx中,回归参数b表示( )。A.回归直线的起点值B.回归直线的截距C.回归直线的斜率D.相关系数

已知两个变量x与y的5对观测值,如表2.2-1所示。用r表示其相关系数,用(作图)bx表示丁对x的一元线性回归方程,则有( )。A.r>0B.r<0C.b>0D.b<0E.b=0

已知两个变量X与y的5对观测值,如表所示。用r表示其相关系数,用表示y对x的一元线性回归方程,则有( )。A. r >0 B. r 0 D.bE.b=0

根据某地区2008—2016年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y),可以建立一元线性回归模型,估计结果得到判定系数R2=0.9,回归平方和SSR=90,则估计标准误差为()。A.1.195B.1.291C.3.162D.3.586

对于一元线性回归模型,在经典线性回归的假定下,参数的最小二乘估计量是最小方差无偏估计。( )

对于一元线性回归模型,样本回归函数的离差和等于0。( )

在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( )

Y=f(x1,x2,…,xk;β0,β1,…,βk)+μ表示( )。A.二元线性回归模型B.多元线性回归模型C.一元线性回归模型D.非线性回归模型

一元线性回归模型中,回归估计的标准误差越小,表明投资组合的样本回归线的离差程度(  )。A.越大B.不确定C.相等D.越小

一元线性回归模型的总体回归直线可表示为( )。

某分析师建立了一元线性回归模型为 C i =β0 +β 1 Y i +u i ,根据已知样本,得到如下估计方程:(回答71-72题)在显著性水平α =0.05 的条件下,对于该一元回归模型的回归系数显著性分析正确的是( )。

如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。

运用一元线性回归预测税收收入时,样本相关系数r的绝对值越趋向于1说明()A、表示关系越不密切B、表示关系越密切C、表示完全相关D、表示完全不相关

A于一元线性回归模型,以Se表示估计标准误差,r表示样本相关系数,则有()。A、Se=0时,r=1B、Se=0时,r=-1C、Se=0时,r=0D、Se=0时,r=1或r=-1

在一元线性回归分析中,如果估计标准误差为0,则意味着()。A、回归系数为0B、回归系数为1C、相关系数为0D、相关系数绝对值为1

对一元回归模型进行显著性检验的方法有()A、方差分析B、标准误差分析C、相关系数显著性检验D、回归方程显著性检验E、r检验或F检验

一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个()。A、因变量B、自变量C、相关系数D、判定系数

单选题一元线性回归模型中,回归估计的标准误差越小,表明投资组合的样本回归线的离差程度(  )。[2016年4月真题]A越大B不确定C相等D越小

单选题在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时,如果两者之间的相关系数r为(),则两者之间高度相关,可以建立一元线性回归模型。A0.8B0.8C0.7D0.9

单选题一元线性回归模型中,回归估计的标准误差越小,表明投资组合的样本回归线的离差程度()。A越大B不确定C相等D越小

多选题在一元线性回归分析中,如果估计标准误差为0,则意味着()。A回归系数为0B回归系数为1C相关系数为0D相关系数绝对值为1

单选题根据某地区2010 - 2018年农作物种植面积(x)与农作物产值(Y),可以建立一元线性回归模型,估计结果得到判定系数R²=0.9,回归平方和SSR =90,则估计标准误差为( )。A 1.195B 1.291C 3.162D 3.586

单选题在一元线性回归模型中,e表示()。A估计值Y在回归直线上的截距B回归直线的斜率C误差即实际值和估计值之间的差额D因变量

单选题运用一元线性回归预测税收收入时,样本相关系数r的绝对值越趋向于1说明()A表示关系越不密切B表示关系越密切C表示完全相关D表示完全不相关