一元线性回归方程主要应用于（ ）。A.描述两个指标变量之间的数量依存关系B.利用回归方程进行预测C.对回归方程的各参数进行显著性检验D.利用回归方程进行统计控制

一元线性回归方程主要应用于（ ）。
A.描述两个指标变量之间的数量依存关系
B.利用回归方程进行预测
C.对回归方程的各参数进行显著性检验
D.利用回归方程进行统计控制

参考解析

解析：答案为ABD。一元线性回归方程可以应用于：（1 )描述两个指标变量之间 的数量依存关系；（2)利用回归方程进行预测，把预报因子（即自变量X)代入回归方程可对预报量（即因变量）进行估计；（3)利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现栺标Y统计控制的目标。

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一元线性回归方程为(). A、Y=XB、Y=a+bxC、Z=XD、Z=X+Y
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y与x的一元线性回归方程y＝a+bx中( )。A．b＝0.898B．b＝1.114C．a＝8.612D．a＝3.390
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根据两个变量的18对观测数据建立一元线性回归方程。在对回归方程作检验时，残差平方和的自由度为( )。A．18B．17C．16D．1
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一元线性回归方程一定经过的点是（ ）。A.(0，a)B.(a，b)C.(0，b)D.(0，0)E.(X，Y)
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对一元线性回归方程是否具有普遍性通过统计检验进行，统计检验应包括( )。A．检验回归方程对样本数据的拟合程度，通过判定系数来分析B．对回归方程线性关系的检验C．对回归方程中回归系数显著性进行检验D．序列相关性检验E．多重共线性检验
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若从样本获得的一元线性回归方程y=a＋bx是一条上升直线,则下列结论中,正确的是( )。A.a0SX 若从样本获得的一元线性回归方程y=a+bx是一条上升直线，则下列结论中，正确的是（ ）。A.a0B.a0C.b0D.b0
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对一元线性回归方程是否具有普遍性通过统计检验进行，统计检验应包括（ ）。
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—元线性回归方程主要应用于（)。A.描述两个指标变量之间的数量依存关系B.利用回归方程进行预测C.对回归方程的各参数进行显著性检验D.利用回归方程进行统计控制
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一元线性回归方程可以应用于()。A:利用回归方程进行预测B:对回归方程的备参数进行显著性检验C:描述两个指标变量之间的数量依存关性D:利用回归方程进行统计控制
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利用样本数据估计的一元线性回归方程表达式是（ ）。
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在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ ）
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一元线性回归方程可以应用于()。A．描述两指标变量之间的数量依存关系B．描述两指标变量之间的非线性关系C．利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标D．利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计
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对一般的多元线性回归方程，其标准差表达为式中的k为（ ）。Ⅰ.方程中的参数个数Ⅱ.自变量数加上一个常数项Ⅲ.一元线性回归方程中k=2Ⅳ.二元线性回归方程中k=2 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.Ⅱ.ⅣC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
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一元线性回归方程中，回归系数表示自变量每变动一个单位时因变量的平均变动值。（）A对B错
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一元线性回归方程中b大于0，表示两个变量之间存在正相关关系。
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中级工在测定结束后一般使用一元线性回归方程做仪器分析的定量分析。
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一元线性回归方程的回归系数包括（）。A、斜率aB、截距bC、相关系数rD、显著性指标
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一元线性回归方程回归系数的计算方法有（）A、作图法B、最小二乘法C、分析法D、查表法
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如何利用一元线性回归分析的原理来求回归方程中两个回归系数a和b？
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凡由实验数据求出的一元线性回归方程都是有意义的。
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当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时，则变量的散点图可能是（）。A、不相关B、正相关C、负相关D、非线性相关E、不能确定
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任意两个变量x和y之间的真实关系均可用一元线性回归方程来描述。
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单选题根据两个变量的l8对观测数据建立一元线性回归方程。在对回归方程作检验时，残差平方和的自由度为（）。A18B17C16D19
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填空题回归计算中，当（）＞（）时，一元线性回归方程才具有真实意义。
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判断题任意两个变量x和y之间的真实关系均可用一元线性回归方程来描述。A对B错
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单选题根据两个变量的18对观测数据建立一元线性回归方程。在对回归方程作检验时，残差平方和的自由度为(　　)。A18B17C16D1
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判断题自变量X、依变量Y的单位改变的时候，一元线性回归方程保持不变。A对B错
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