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.3．586
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.1．195
B.1．291
C.3．162
D.3．586
B.1．291
C.3．162
D.3．586
参考解析
解析：
相关考题：
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
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
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，估计结果得到判定系数R=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（ ）。 A、10B、100C、90D、81
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（ ）。
A. x与y的相关系数为0. 963B. x与y的相关系数为-0.963C. y对x的一元线性回归系数为-1.443D. y对x的一元线性回归系数为-0.643E. x对y的一元线性回归系数为-0.643
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了20个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为364，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1602708.6，残差平方和SSE=40158.07。要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
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
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
判断题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。A对B错