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
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
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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
由已知计算的判定系数R2=0.9751，表明( )。A．在Y的总变差中，由97.51%可以由解释变量X作出解释B．回归方程对样本观测点拟合良好C．月收入的变化，有97.51%是由月工作时间决定的D．在Y的总变差中，有97.51%未作出解释
根据资料计算的判定系数R2=0.9973，这表明( )。A．某市城镇居民1995年—2003年人均消费性支出的变化有99.73%是由人均可支配收入决定的B．在Y的总变差中，有99.73%可以由解释变量X做出解释C．在Y的总变差中，有0.27%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程度良好
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，如下所示：请根据上述结果，从下列备选答案中选出正确答案。对于多元线性回归模型，以下假设中正确的有（）。A.因变量与自变量之间的关系为线性关系B.随机误差项的均值为1C.随机误差项之间是不独立的D.随机误差项的方差是常数
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。 根据样本观测值和估计值计算回归系数β2的t统计量，其值为t=8．925，根据显著性水平(a=0．05)与自由度，由t分布表查得t分布的右侧临界值为2．431，因此，可以得出的结论有（）。
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
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。检验回归方程是否显著，正确的假设是（）。
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。 对于多元线性回归模型，以下假设中正确的有（）。A.因变量与自变量之间的关系为线性关系B.随机误差项的均值为1C.随机误差项之间是不独立的D.随机误差项的方差是常数
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（Xl，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。对于多元线性回归模型，以下假设中正确的有()。A.因变量与自变量之间的关系为线性关系B.随机误差项的均值为1C.随机误差项之间是不独立的D.随机误差项的方差是常数
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（Xl，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Xl和X2解释B.在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量Xl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Xl和X2决定的
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．
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： 检验回归方程是否显著，正确的假设是()。
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
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。两个回归系数的经济意义为（）。A、35.66597表示，商品价格每变动1元，商品需求量平均变动35.66597件B、35.66597表示，在消费者人均月收入不变的条件下，商品价格每变动1元，商品需求量平均变动35.66597件C、6.19273表示，在商品价格不变的条件下，消费者人均月收入每变动1元，商品需求量平均变动6.19273件D、6.19273表示，消费者人均月收入每变动1元，商品需求量平均变动6.19273件
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
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。假设2011年该地区该电子手表的价格为20元，消费者人均月收入为1500元，则该地区该品牌的电子手表在2011年的需求量将达到（）件。A、13566B、12764C、14398D、11549
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
单选题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
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。两个回归系数的经济意义为（）。A35.66597表示，商品价格每变动1元，商品需求量平均变动35.66597件B35.66597表示，在消费者人均月收入不变的条件下，商品价格每变动1元，商品需求量平均变动35.66597件C6.19273表示，在商品价格不变的条件下，消费者人均月收入每变动1元，商品需求量平均变动6.19273件D6.19273表示，消费者人均月收入每变动1元，商品需求量平均变动6.19273件
单选题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。假设2011年该地区该电子手表的价格为20元，消费者人均月收入为1500元，则该地区该品牌的电子手表在2011年的需求量将达到（）件。A13566B12764C14398D11549
单选题A 在X2不变的条件下，X1每变化一个单位，因变量Y会发生0.16个单位的变化B 在X2不变的条件下，X1每变化一个单位，因变量Y会平均发生0.16个单位的变化C X1每变化一个单位，因变量Y会发生0.16个单位的变化D X1每变化一个单位，因变量Y会平均发生0.16个单位的变化
单选题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