在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ ）

在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为（ ）


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相关考题：

一元线性回归方程为(). A、Y=XB、Y=a+bxC、Z=XD、Z=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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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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下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是（ ）。
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回归模型Y=β0+β1X1+ β2X2+ε属于（ ）。A.一元回归模型B.多元回归模型C.线性回归模型D.非线性回归模型E.回归方程
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关于一元线性回归的正确表述有（　　）。A.用来计算相关系数B.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型C.只涉及一个自变量D.使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数E.用决定系数来测度回归直线对样本数据的拟合程度
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设k为回归模型中的参数个数，n为样本容量。则对多元线性回归方程进行显著性检验时，所用的F统计量可表示为（ ）
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对于一元线性回归模型，样本回归函数的离差和等于0。（ ）
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一元线性回归模型的总体回归直线可表示为（ ）。
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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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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（ ）。
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若从样本获得的一元线性回归方程 是一条上升直线，则下列结论中，正确的是（ ）。 A. a>0 B. aC. b>0 D. b
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利用一元线性回归分析预测销售的第三步是（）A、确定影响销售目标的因素B、收集整理因变量和自变量观察样本资料C、建立回归方程预测模型D、进行预测
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多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？
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在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。（）
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回归分析模型可以是（）A、一元线性回归模型B、多元线性回归模型C、系统聚类分析D、一元回归模型，多元回归模型
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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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在人力资源预测中，最常用的模型是（）A、线性回归预测模型B、时间序列预测模型C、一元线性回归预测模型D、多元线性回归模型
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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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单选题一元线性回归模型的总体回归直线可表示为（　　）。AE（yi）＝α＋βxiBy(∧)i＝α(∧)＋β(∧)xiCyi＝α(∧)＋β(∧)xi＋eiDyi＝α＋βxi＋mi
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单选题一元线性回归模型的总体回归直线可表示为（　　）。AE（yi）＝α＋βxiBy(∧)i＝α(∧)＋β(∧)xiCy(∧)i＝α(∧)＋β(∧)xi＋eiDy(∧)i＝α＋βxi＋μi
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单选题在人力资源预测中，最常用的模型是（）A线性回归预测模型B时间序列预测模型C一元线性回归预测模型D多元线性回归模型
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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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问答题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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单选题一元线性回归模型的总体回归直线可表示为（　　）。[2016年5月真题]AE（yi）＝α＋βxiBy(∧)i＝α(∧)＋β(∧)xiCyi＝α(∧)＋β(∧)xi＋eiDyi＝α＋βxi＋mi
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单选题回归分析模型可以是（）A一元线性回归模型B多元线性回归模型C系统聚类分析D一元回归模型，多元回归模型
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