在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比重大，则两变量之间相关程度较低。
在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比重大，则两变量之间相关程度较低。
参考答案和解析
相关程度高
相关考题：
在一元线性回归模型中，已知观测值的个数是50，回归平方和为29860，总离差平方和为33860，则自变量和因变量间的Pearson相关系数可能是 ( ).A0.8819B0.8819C0.8604D-0.9391
下列关于回归平方和的说法，正确的有( )。A.自变量的变动对因变量的影响引起的变差B.无法用回归直线解释的离差平方和C.回归值与均值离差的平方和D.实际值y与均值离差的平方和E.总的变差平方和与残差平方和之差
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。A.使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B.使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C.使得观测值与估计值之间的乘积最小D.使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是()。A:使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B:使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C:使得观测值与估计值之间的乘积最小D:使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
最小二乘法的原理是使得（ ）最小。A.因变量的观测值Yi与自变量的观测值Xi之间的离差平方和B.因变量的观测值Yi与估计值之间的离差平方和C.自变量的观测值Xi与均值之间的离差平方和D.因变量的观测值Yi与均值之间的离差平方和
单选题最小二乘法的原理是使得（ ）最小。A 因变量的观测值与自变量的观测值之间的离差平方和B 因变量的观测值与估计值之间的离差平方和C 自变量的观测值与均值之间的离差平方和D 因变量的观测值与均值之间的离差平方和
单选题在回归分析中，估计回归系数的最小二乘法的原理是（ ）。[2014年真题]A使得因变量观测值与均值之间的离差平方和最小B使得因变量估计值与均值之间的离差平方和最小C使得观测值与估计值之间的乘积最小D使得因变量观测值与估计值之间的离差平方和最小
单选题在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比重大，剩余平方和所占比重小，则两者之间（）。A相关程度高B相关程度低C完全相关D完全不相关