令Y表示月收入工资水平(百元)，X1表示月工作时间(小时)，X2表示月完成业务量(个)。现有资料：根据上述资料请回答：建立并估计二元线性回归方程( )。
令Y表示月收入工资水平(百元)，X1表示月工作时间(小时)，X2表示月完成业务量(个)。现有资料：
根据上述资料请回答：
建立并估计二元线性回归方程( )。
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．
在下图所示的树型文件系统中，方框表示目录，圆圈表示文件，“/”表示目录名之间的分隔符，“/”在路径之首时表示根目录。假设“..”表示父目录，当前目录是Y1，那么，指定文件F2所需的相对路径是(29)；如果当前目录是X2，“DEL'’表示删除命令，那么，删除文件F4的正确命令是(30)。A．/X1/Y2/F2B．../X1/Y2/F2C．X1/Y2/F2D．../Y2/F2
令每月工作时间为X(天)，月收入为Y(百元)，已知：∑Y=196， ∑X=118， ∑Y2=7694， ∑X2=2790， ∑XY=4633，n=5根据上述资料请回答：依据普通最小二乘法建立并估计一元线性回归模型，并解释回归系数的经济意义。( )A．=5.6154+1.4231XB．当每月工作时间增加1天，月收入将平均增加142.31元C．=5.6154-13.4231XD．当产量增加1千件，月收入将平均降低142.31元
两个偏回归系数的经济含义是( )。A．:当月完成业务量保持不变，月工作时间每增加1小时，月收入工资增加 385.5元B．:当月完成业务量保持不变，月工作时间每增加1小时，月收入工资平均增加 385.5元C．:当月工作时间保持不变，月完成任务量每增加1个，月收入工资增加115.0元D．:当月工作时间保持不变，月完成任务量每增加1个，月收入工资平均增加 115.0元
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
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（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
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
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。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
设某商店根据统计资料，建立某商品的进价与售价的一元线性回归方程为y=1.471+1.2x，其中x、y分别表示进价与售价（单位：元）。已知下个月的预计进价为10元，则由此方程得下个月的预测售价为（）A、13.471元B、10.529元C、9.649元D、10.471元
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。
根据抽样调查，某地区10户居民家庭月消费（元）与月收入的资料，配合了反映家庭消费收入关系的回归方程。当置信度为95%、月收入为1500元时，y0的置信区间为1275—1725，这表示（）。A、月收入1500元的10户家庭月消费介于1275—1725之间B、该地区所有家庭月消费在1275—1725元之间C、该地区有95%的家庭月消费在1275—1725元之间D、有95%的把握判断该地区月收入为1500元的家庭月消费介于1275—1725元之间E、该地区月收入为1500元的家庭月消费不在1275—1725元之间的概率为5%
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
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