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
对于回归方程来说，（ ）。
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
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
参考解析
解析：
相关考题：
某企业1997年至2003年产量X和利润Y的数据资料如表所示：并已求得∑Y=251，∑X=413，∑Y2=9341，∑X2=26347，∑YX=15618，∑x2=1980，∑y2=340.857，∑yx=809，n=7。请根据以上资料进行计算和分析判断，从备选答案中选出正确答案。根据上列产量与利润的关系建立线性回归模型y=β0+β1Y+μ，采用普通最小二乘法对其中β0和β1进行估计的结果分别是( )。A．B．C．D．
在其他条件适宜的情况下，某作物的亩产量y(单位：公斤)与灌水次数x(单位：次)之间的关系为y=-x2+8x+500，问选择适宜的灌水次数可得到的某作物的最大亩产量是多少公斤?（ ）A．516B．508C．504D．500
在其他条件适宜情况下，某作物的亩产量y(单位：公斤)与灌水次数x(单位：次)之间的关系为，问选择适宜灌水次数可得到的该作物的最大亩产量是多少公斤?（ ）A.516公斤B.508公斤C.504公斤D.500公斤
为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下所示：请根据上述结果，从下列备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9235，其正确的含义是（）。A.在Y的总变差中，有92．35%可以由解释变量X1和X2解释B.在Y的总变差中，有92．35%可以由解释变量X1解释C.在Y的总变差中，有92．35%可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中，有92．35%是由解释变量X1和X2决定的
为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下 请根据上述结果，从下列备选答案中选出正确答案。 根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9235，其正确的含义是（）。A.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X1和X2解释B.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量置解释C.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中，有92．35％是由解释变量X1和X2决定的
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
不同地区农村居民的收入水平不同，其居住面积和居住房屋的价值也不同。现收集到我国31各省市和地区2011年的有关农村居民收入和住房的信息，对其进行回归分析，分析农村居民住房的价值（因变量Y）与人均纯收入（X1）和住房面积（X2）之间的关系。分析结果如下所示。模型概要表请根据上述资料回答81-85题： 根据回归分析的方差分析表，可以计算出F值为（ ）。A.5.59B.0.85C.78.23D.12.72
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
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：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
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：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
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：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 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：最适合用于反应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
为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(Y，单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下所示： 根据上述回归方程式计算的多重判定系数为0．9235，其正确的含义是( )。A.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X1和X2解释B.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X1解释C.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中，有92．35％是由解释变量X1和X2决定的
根据下面资料，回答83-86题 为确定大豆的价格(y)与大豆的产量(x1)及玉米的价格(x2)之间的关系，某大豆厂商随机调查了20个月的月度平均数据，根据有关数据进行回归分析，得到表3-2的数据结果。 表3-2大豆回归模型输出结果 据此回答以下四题。 大豆的价格与大豆的产量及玉米的价格之间的线性回归方程为( )。A.Y=42．38+9．16x1+0．46x2B.Y=9．16+42．38x1+0．46x2C.Y=0．46+9．16x1+42．38x2D.Y=42．38+0．46x1+9．16x2
为确定大豆的价格(y)与大豆的产量(x1)及玉米的价格(x2)之间的关系，某大豆厂商随机调查了20个月的月度平均数据，根据有关数据进行回归分析，得到表3-1的数据结果。 据此回答以下四题79-82。 大豆的价格与大豆的产量及玉米的价格之间线性回归方程为（ ）。A.y=42．38+9．16x1+0．46x2B.y=9．16+42．38x1+0．46x2C.y=0．46+9．16x1+42．38x2D.y=42．38+0．46x1+9．16x2
为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9540，其正确的含义是（）。A、在Y的变化中，有95.40%是由解释变量x1和x2决定的B、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x2解释C、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1解释D、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1和x2解释
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到的结论是：（）A、X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B、X1对Y的影响与X2对Y的影响相同C、X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D、仅由此方程不能对X1及X2对Y的影响大小做出判断
已知某公司销售量（Y）与人均收入（X1）、广告费（X2）、商品价格（X3）的回归方程为：Y=28.9+6.5X1+2.8X2-0.8X3，试分析解释回归方程中，X1、X2、X3的系数的含义及对Y的影响程度，并根据分析结果进行决策。
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）A、X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B、X1对Y的影响比X2对Y的影响相同C、X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D、仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定
单选题响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到的结论是：（）AX1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多BX1对Y的影响与X2对Y的影响相同CX2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D仅由此方程不能对X1及X2对Y的影响大小做出判断
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
单选题响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）AX1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多BX1对Y的影响比X2对Y的影响相同CX2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定
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