对于一元线性回归模型，用最小二乘法拟合的直线来代表x与y之间的关系与实际数据的误差比其它任何直线都小。
对于一元线性回归模型，用最小二乘法拟合的直线来代表x与y之间的关系与实际数据的误差比其它任何直线都小。
参考答案和解析
C
相关考题：
由回归分析表可知，失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明（ ）。A．Y与X之间存在线性相关，但关系不显著B．Y与X之间不存在线性相关关系C．Y与X之间不存在非线性相关关系D．Y与X之间存在显著线性相关关系
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（ ）。A．实际Y值与理论 值的离差和最小B．实际Y值与理论 值的离差平方和最小C．实际Y值与Y平均值的离差和最小D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
由回归分析表可知，失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。A．Y与X之间存性相关，但关系不显著B．Y与X之间不存性相关关系C．Y与X之间不存在非线性相关关系D．Y与X之间存在显著线性相关关系
在一元线性回归模型y=β0+β1x+ε中，下列说法正确的是（ ）。A．β0+β1x反映了由于x的变化而引起的Y的线性变化B．ε反映了除x和y之间的线性关系之外的随机因素对Y的影响C．在一元回归模型中把除x之外的影响Y的因素都归人中D．ε可以由x和Y之间的线性关系所解释的变异性
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使( )。A．实际Y值与理论Y值的离差和最小B．实际Y值与理论Y值的离差平方和最小C．实际Y值与Y平均值的离差和最小D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
若用最小二乘法以利润率为因变量拟合得到的回归方程为Y=-0.852+0.002X，说明( )。A．X与Y之间存在着负相关关系B．每人每月销售额X增加一元，则利润率Y就会提高0.002%C．每人每月销售额X增加一元，则利润率Y就会平均提高0.002%D．X与Y之间存在着显著的线性相关关系
若所有观察值都落在回归直线上,则x与y之间的相关系数是( )。A.r = 0B.r = 1C.－1 若所有观察值都落在回归直线上，则x与y之间的相关系数是（ ）。A.r = 0B.r = 1C.-1D.0
若用最小二乘法以利润率为因变量拟合得到的回归方程为，说明（ ）。A．X与Y之间存在着负相关关系B．每人每月销售额X增加一元，则利润率Y就会提高0.002%C．每人每月销售额X增加一元，则利润率Y就会平均提高0.002%D．X与Y之间存在着显著的线性相关关系
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（ ）。A．实际Y值与理论值的离差和最小B．实际Y值与理论值的离差平方和最小C．实际Y值与Y平均值的离差和最小D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
关于一元线性回归模型，下列表述错误的是（ ）。A.Y=β0+β1X+ε，只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化D.误差项是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性
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
A. x与y的相关系数为0. 963B. x与y的相关系数为-0.963C. y对x的一元线性回归系数为-1.443D. y对x的一元线性回归系数为-0.643E. x对y的一元线性回归系数为-0.643
在采用直线拟合线性化时，传感器输出输入的实际曲线与其拟合直线之间的最大偏差，通常用相对误差γL来表示，称为（），即γL=±（ΔLmaxyFS）×100％，其中ΔLmax为最大非线性误差，yFS为（）。
选择关于相关和回归的正确概念（）A、回归参数与测量的单位无关B、X和Y的相关结果与Y与X相关结果不同C、假如Pearson相关系数为零，应该拒绝无效假设D、简单直线回归的回归线应该是正向的斜率E、直线回归估计能最佳拟合数据的方程
单选题线性回归模型Y＝β0＋β1X＋ε中误差项ε的含义是（ ）。[2015年、2013年真题]A回归直线的截距B回归直线的斜率C观测值和估计值之间的残差D除x和y线性关系之外的随机因素对y的影响
单选题某同学由x与y之间的一组数据求得两个变量间的线性回归方程为y=bx+a，已知：数据x的平均值为2，数据y的平均值为3，则（）A回归直线必过点（2，3）B回归直线一定不过点（2，3）C点（2，3）在回归直线上方D点（2，3）在回归直线下方
单选题在一元线性回归模型中，e表示（）。A估计值Y在回归直线上的截距B回归直线的斜率C误差即实际值和估计值之间的差额D因变量