某市有电子企业14家,由企业的设备能力x(kW/人),与劳动生产率y(万元,人)的统计数据,其部分中间结果如下:回答下列各问题 y对x的回归方程为( )。A.B.C.D.

某市有电子企业14家,由企业的设备能力x(kW/人),与劳动生产率y(万元,人)的统计数据,其部分中间结果如下:回答下列各问题 y对x的回归方程为( )。

A.

B.

C.

D.


相关考题:

在求出y随x变化的直线回归方程后,判断回归方程是否显著,需进行显著性检验,如检验的结果是接受零假设,那就意味着A、y与x无直线关系B、y与x有直线关系C、方程求得有问题D、x与y之间毫无关系E、y与x有曲线关系

ABCD四个地级市场根据其统计数据,分析各自辖区人均GDP(x)同人均消费额(y)之间的函数关系,如下列选项所示,则x与y属于非线性相关关系的是( )A.y=0.04x(x-1)B.y=0.2x-50C.y=0.5x(x+60)/(x-300)D.y=0.3x+7E.y=0.6x-1000

由某市12名男大学生的体重(x),肺活量(y)的数据算得建立y对x的直线回归方程,回归系数 b为A.9.5B.-9.5C.0.059D.-0.059E.0.000419

某市有电子企业14家,有企业的设备能力x(kW/人),与劳动生产率y(万元/人)的统计数据,其部分中间结果如下:y对x的回归方程为( )。

(149~150题共用题干)由某市12名女大学生的体重(X),肺活量(Y)的数据算得建立Y对X的直线回归方程,回归系数b为A.9.5B.-9.5C.0.059D.-0.059E.0.00042

Y关于x的线性回归方程y=a+bx对应的回归直线必过点( )。A.B.C.D.

根据观测结果,已建立y关于X的回归方程y一2.0+3.oX,则X变化l个单位,y平均变化单位个数为A.1SXB 根据观测结果,已建立y关于X的回归方程y一2.0+3.oX,则X变化l个单位,y平均变化单位个数为A.1B.2C.3D.4E.5

某市有电子工业企业14家,有企业的设备能力x(KW/人)与劳动生产率y(千元/人)的统计数据,其部分中间结果如表2.2-7所示。y对x的回归方程为( )。A.B.C.y=3.1005+1.4481xD.y=3.1005-1.4481x

在变量Y表示对X进行回归分析时,根据10对观测值(xi,yi), i =1, 2,…10,算得如下结果:,Lxx=336,Lxy=131.25,Lyy=168。请回答下列问题。回归方程中的常数项a为( )。A. -19.6 B. -2.6 C. 2.6 D. 26

某市有电子工业企业14家,有企业的设备能力x(KW/人)与劳动生产率y(千元/人)的统计数据,其部分中间结果如表所示。当a =0.05时,用相关系数法检验回归方程中x对y的影响是( )。A.不显著的 B.显著的C.显著或不显著 D.无法确定附:F0.95(12) =0.457, F0.975(12) =0.532,F0.975(13) =0.514

某市有电子工业企业14家,有企业的设备能力x(KW/人)与劳动生产率y(千元/人)的统计数据,其部分中间结果如表所示。y对x的回归方程为( )。 A. = 3. 1005 +1.4481x B. =3. 1005 -1.4481x C. =3.1005 + 1.4481x D. =3. 1005 -1.4481x

某市有电子工业企业14家,有企业的设备能力x(KW/人)与劳动生产率y(千元/人)的统计数据,其部分中间结果如表所示。当a=0.05时,用F检验法检验回归方程中x对y的影响是( )。A.显著的 B.不显著的C.显著或不显著 D.无法确定附:F0.95(12) =0.457, F0.975(1,12) =0.532,F0.95(1,13) =0.514

在变量Y表示对X进行回归分析时,根据10对观测值(xi,yi), i =1, 2,…10,算得如下结果:,Lxx=336,Lxy=131.25,Lyy=168。请回答下列问题。X与Y的样本相关系数r为( )。A. -0.8 B. 0.8 C. 0.64 D. 0.5

某市有电子工业企业14家,有企业的设备能力x(KW/人)与劳动生产率y(千元/人)的统计数据,其部分中间结果如表所示。在方差分析表中,F值为( )。A. 24. 8413 B. 29. 8125 C.248.413 D. 298. 096

某市有电子工业企业14家,有企业的设备能力x(KW/人)与劳动生产率y(千元/人)的统计数据,其部分中间结果如表所示。相关系数r为( )。A. -0.985 B. -0.9805 C. 0.9805 D. 0.985

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

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 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

由直线回归方程y=-450+2.5x可知,变量x与y之间存在正相关。()。

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

为研究产品销售额与销售利润之间的关系,某公司对所属6家企业进行了调查,设产品销售额为x(万元),销售利润为y(万元)。调查资料经初步整理和计算,结果如下:∑x=225∑x2=9823∑y=13∑y2=36.7∑xy=593要求:(1)计算销售额与销售利润之间的相关系数;(2)配合销售利润对销售额的直线回归方程。(3)解释回归系数的含义

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

已知y倚x的回归方程为:y=ax+b,则可直接导出x倚y的回归方程为:x=(1/a)y-b/a。

有一双变数资料,Y依X的回归方程为yˆ=7-1.25x,X依Y的回归方程为xˆ4-0.5y,则其决定系数r2=()

问答题为研究产品销售额与销售利润之间的关系,某公司对所属6家企业进行了调查,设产品销售额为x(万元),销售利润为y(万元)。调查资料经初步整理和计算,结果如下:∑x=225∑x2=9823∑y=13∑y2=36.7∑xy=593要求:(1)计算销售额与销售利润之间的相关系数;(2)配合销售利润对销售额的直线回归方程。(3)解释回归系数的含义

填空题有一双变数资料,Y依X的回归方程为yˆ=7-1.25x,X依Y的回归方程为xˆ4-0.5y,则其决定系数r2=()

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