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:从二元回归方程可知( )A.b1=2.6869 表示,在气温不变的条件下,降雨量每增加 1 毫米,亩产量增加 2.6869 公斤B.b1=2.6869 表示,在气温不变的条件下,降雨量每增加 1 毫米,亩产量平均增加 2.6869 公斤C.b2=59.0323 表示,在降雨量不变的条件下,气温每增加 1 度,亩产量增加 59.0323 公斤D.b2=59.0323 表示,在降雨量不变的条件下,气温每增加 1 度,亩产量平均增加 59.0323 公斤
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:
从二元回归方程可知( )
从二元回归方程可知( )
A.b1=2.6869 表示,在气温不变的条件下,降雨量每增加 1 毫米,亩产量增加 2.6869 公斤
B.b1=2.6869 表示,在气温不变的条件下,降雨量每增加 1 毫米,亩产量平均增加 2.6869 公斤
C.b2=59.0323 表示,在降雨量不变的条件下,气温每增加 1 度,亩产量增加 59.0323 公斤
D.b2=59.0323 表示,在降雨量不变的条件下,气温每增加 1 度,亩产量平均增加 59.0323 公斤
B.b1=2.6869 表示,在气温不变的条件下,降雨量每增加 1 毫米,亩产量平均增加 2.6869 公斤
C.b2=59.0323 表示,在降雨量不变的条件下,气温每增加 1 度,亩产量增加 59.0323 公斤
D.b2=59.0323 表示,在降雨量不变的条件下,气温每增加 1 度,亩产量平均增加 59.0323 公斤
参考解析
解析:注意回归的结果是不确定的,而是平均而言。
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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
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在变量Y表示对X进行回归分析时,根据10对观测值(xi,yi), i =1, 2,…10,算得如下结果:,Lxx=336,Lxy=131.25,Lyy=168。请回答下列问题。X与Y的样本相关系数r为( )。A. -0.8 B. 0.8 C. 0.64 D. 0.5
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关系模式R(U,F),其中U=(W,X,Y,Z),F={WX→Y,W→X,X,→Z,yVw}。关系模式R的候选码是( ),(请作答此空)是无损连接并保持函数依赖的分解。A.ρ={R1(WY),R2(XZ)}B.ρ={R1(WZ),R2(XY)}C.ρ={R1(WXY),R2(XZ)}D.ρ={R1(WX),R2(YZ)}
测力环经校准ì,测得为值和百分表读数结果如下:为值分别为012345,对应百分表读数分别为1、1 .44、1.8782.332.783.246请对校准结果确认计算正确的是() :A.Y=2.2288X-2.2079 R2=0.999 B.Y=2.2288X+2.2079 R2=0.999 C.Y=0.4486X+0.9908 R2=0.999 D.Y=0.4486X-0.9908 R2=0.999
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
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0.05),如下表所示。 请根据上述资料进行计算和判断,从下列各题的备选答案中选出正确答案。 下列关于判定系数R2的说法,正确的有()。A.残差平方和越小,R2越小B.残差平方和越小,R2越大C.R2=1时,模型与样本观测值完全拟合D.R2越接近于1,模型的拟合程度越高
根据某地区1996-2015年的亩产量(公斤,y)、降雨量(毫米、x1)以及气温(度,x2)的统计数据进行回归分析,得到如下结果:R=0.9193,R2=0.8451,调整R2=0.8269亩产量数据是( )。A.观测数据B.实验数据C.定性数据D.定量数据
根据某地区1996-2015年的亩产量(公斤,y)、降雨量(毫米、x1)以及气温(度,x2)的统计数据进行回归分析,得到如下结果:R=0.9193,R2=0.8451,调整R2=0.8269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
根据某地区1996-2015年的亩产量(公斤,y)、降雨量(毫米、x1)以及气温(度,x2)的统计数据进行回归分析,得到如下结果:R=0.9193,R2=0.8451,调整R2=0.8269最适用于反映亩产量与降雨量关系的图形为( )。A.折线图B.散点图C.直方图D.环形图
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根据某地区1996-2015年的亩产量(公斤,y)、降雨量(毫米、x1)以及气温(度,x2)的统计数据进行回归分析,得到如下结果:R=0.9193,R2=0.8451,调整R2=0.8269多元回归方程的判定系数( )。A.等于0.8451B.等于0.8269C.统计含义是:亩产量的全部离差中,有84.51%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释D.统计含义是:亩产量的全部离差中,有82.69%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释
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下列描述相关系数 r 与回归系数 bYX 两者之间关系的公式中,正确的是()sY sXA.bYX =r* SX /SYB.bYX =r*SY /SXC.bYX =r2*SY /SXD.bYX =r2= SY /SX Y
关系模式R(U,F),其中U=(W,X,Y,Z),F={WX→Y,W→X,X→Z,Y→W}。关系模式R的候选码是__(1)__,__(2)__是无损连接并保持函数依赖的分解。空白(2)处应选择()A、ρ={R1(WY),R2(XZ)}B、ρ={R1(WZ),R2(XY)}C、ρ={R1(WXY),R2(XZ)}D、ρ={R1(WX),R2(YZ)}
单选题两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数R2如下 ,其中拟合效果最好的模型是()A模型1的相关指数R2为0.98B模型2的相关指数R2为0.80C模型3的相关指数R2为0.50D模型4的相关指数R2为0.25
单选题根据某地区2005~2015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,估计结果得到可决系数R2=0.9,回归平方和ESS=90,则回归模型的残差平方和RSS为( )。A10B100C90D81
多选题Ab1=2.6869表示,在气温不变的条件下,降雨量每增加1毫米,亩产量增加2.6869公斤Bb1=2.6869表示,在气温不变的条件下,降雨量每增加1毫米,亩产量平均增加2.6869公斤Cb2=59.0323表示,在降雨量不变的条件下,气温每增加1度,亩产量增加59.0323公斤Db2=59.0323表示,在降雨量不变的条件下,气温每增加1度,亩产量平均增加59.0323公斤
多选题A等于0.8451B等于0.8269C统计含义是:亩产量的全部离差中,有84.51%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释D统计含义是:亩产量的全部离差中,有82.69%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释
填空题有一双变数资料,Y依X的回归方程为yˆ=7-1.25x,X依Y的回归方程为xˆ4-0.5y,则其决定系数r2=()