—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

—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:。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的范围来实现指标Y 统计控制的目标。

相关考题:

一元线性回归方程为(). A、Y=XB、Y=a+bxC、Z=XD、Z=X+Y

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

检验回归系数和回归方程的线性关系是否显著,正确的说法是( )。A.F检验用来检验回归系数的显著性,其假设为H0:β1=0;H0:β1≠0B.F检验用来检验回归方程线性关系是否显著,其假设为:H0:回归方程线性关系不显著;H1:回归方程线性关系显著C.t检验用来检验回归系数的显著性,其假设为H0:β1=0;H0:β1≠0D.t检验用来检验回归方程线性关系是否显著,其假设为:H0回归方程线性关系不显著;H1:回归方程线性关系显著

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

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

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

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( )。

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

利用样本数据估计的一元线性回归方程表达式是( )。

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

在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( )

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

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

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。

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。

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

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?

如果对线性回归方程检验不能通过,就不能用所建立的回归方程进行分析。

简单线性回归及其回归方程有何用途。

凡由实验数据求出的一元线性回归方程都是有意义的。

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。

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

问答题估计的线性回归方程

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。

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

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

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