单选题某校对统计系的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间的关系进行测定,建立了线性回归方程y=215-0.6x,该方程参数的计算()Aa值是计算错误的Bb值是计算错误的Ca值和b值都是错误的Da值和b值都是正确的

单选题
某校对统计系的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间的关系进行测定,建立了线性回归方程y=215-0.6x,该方程参数的计算()
A

a值是计算错误的

B

b值是计算错误的

C

a值和b值都是错误的

D

a值和b值都是正确的


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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

英国统计学家Kar1Pearson提出了一个测定两指标变量线性相关的计算公式,通常称为积距相关系数,其公式为( )。A.r=σ_XY/(σ_X σ_Y )B.r=(σ_X σ_Y)/σ_XYC.r=(σ_X σ_XY)/σ_YD.r=(σ_Y σ_XY)/σ_X

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

某校对统计系的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间的关系进行测定,建立了线性回归方程y=215-0.6x,该方程参数的计算( )A.a值是计算错误的B.b值是计算错误的C.a值和b值都是错误的D.a值和b值都是正确的

将原始数据中某一点的x值带入线性回归方程,发现≠y,可以认为A、回归方程计算有误B、X与Y之间不是线性关系C、此现象无法解释D、此现象正常E、X与Y之间无相关关系

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

为了研究数学考试成绩与统计学考试成绩之间的关系,现从某大学统计系的学生中随机抽取 10 人进行调查,所得结果如下:

若回归方程Y=3.500+0.474x有统计学意义,则

若相关系数|y|很小或接近于0,这说明( )。A:x与y的关系不密切B:x与y的线性关系不密切C:x与y的非线性关系密切D:x与y的非线性关系不密切

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880,试计算与回答题目。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

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。 表1 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

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880,试计算与回答题目。在求解上述回归系数过程中,利用了最小二乘估计准则,这种估计的实质是使()。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在方差分析检验法中,如果统计量的观测值F大于相应的临界值,则可认为Y与X的线性相关关系是显著的;否则便认为Y与X的线性相关关系不显著。由表5—2知,F值=24.01>F临界值=4.08,故Y与X之间存在显著线性相关关系,也可以根据F检验概率P=0.00判断知Y与X之间存在显著线性相关关系。

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。表5 -1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

一元线性回归方程可以应用于()。A.描述两指标变量之间的数量依存关系B.描述两指标变量之间的非线性关系C.利用回归方程进行统计控制,通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标D.利用回归方程进行预测,把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计

线性相关系数具有线性不变性,即同时对变量X、Y做相同的线性变换如X1=2X+1, Y1=2Y+1,变化之后的两个变量X1、Y1之间的相关系数与X、Y之间的相关系数相等。( )

某校对学生的考试成绩和学习时间的关系进行测定,建立了考试成绩倚学习时间的直线回归方程为:yc=180-5x,该方程明显有误,错误在于()。Aa值的计算有误,b值是对的Bb值的计算有误,a值是对的Ca值和b值的计算都有误D自变量和因变量的关系搞错了

经检验,x和y之间的线性相关关系显著,可以用建立的回归方程进行y值的预测。

当x与y之间的相关关系可用回归方程y=—2.5—0.14x表达时,表明这两个变量之间存在()A、正相关B、负相关C、线性相关D、非线性相关E、单相关

相关系数r是描述回归方程线性关系密切程度的指标r越接近1,x和y之间的线性关系越好。

在求出Y关于X变化的线性回归方程后,发现将原始数据中的某一点(xk,yk)的横坐标值代入方程所得的值不等于yk,则可以认为()。A、此现象无法解释B、此现象正常C、计算有错误D、X与Y之间呈非线性关系E、X与Y之间呈线性关系

任意两个变量x和y之间的真实关系均可用一元线性回归方程来描述。

相关系数r是描述回归方程线性关系密切程度的指标r越接近1x和y之间的线性关系越好。

多选题当x与y之间的相关关系可用回归方程y=—2.5—0.14x表达时,表明这两个变量之间存在()A正相关B负相关C线性相关D非线性相关E单相关

单选题某校对学生的考试成绩和学习时间的关系进行测定,建立了考试成绩倚学习时间的直线回归方程为:yc=180-5x,该方程明显有误,错误在于()。Aa值的计算有误,b值是对的Bb值的计算有误,a值是对的Ca值和b值的计算都有误D自变量和因变量的关系搞错了

判断题经检验,x和y之间的线性相关关系显著,可以用建立的回归方程进行y值的预测。A对B错

单选题将原始数据中某一点的x值带入线性回归方程,发现≠y,可以认为()。A回归方程计算有误BX与Y之间不是线性关系C此现象无法解释D此现象正常EX与Y之间无相关关系

填空题利用一元线性回归法进行预测时,要判断Y与X是否具有线性关系,如果Y与X之间的相关系数γ满足:(),则可认为他们之间存在线性相关。