总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。
总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。
参考答案和解析
错误
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下列关于函数y=f(x)的说法正确的是()。 A.对个别特殊的自变量的值可能没有函数值和它对应B.每一个自变量的值只能对应唯一的函数值C.每一个函数值只能对应唯一的自变量的值D.在函数中,不可能存在多个自变量的值对应同一个函数值的现象
配合回归直线方程对资料的要求是 ( )。 A.因变量是给定的数值 ,自变量是随机的B.自变量是给定的数值 ,因变量是随机的C.自变量是给定的数值 ,因变量是随机的D.自变量和因变量都不是随机的
在直线回归方程中()。 A.必须确定自变量和因变量,即自变量是给定的,因变量是随机的B.两个变量都是随机的C.回归系数既可以是正值,也可以是负值D.一个回归方程既可由自变量推算因变量的估计值,也可以由因变量的值计算自变量的值
在直线回归方程中,下列说法正确的是()。A. 必须确定自变量和因变量,即自变量是给定的,因变量是随机的B. 回归系数既可以是正值,也可以是负值C. 一个回归方程既可以由自变量推算因变量的估计值,也可以由因变量的值计算自变量的值D. 两个变量都是随机的E. 两个变量存在线性相关关系,而且相关程度显著
在一元线性回归模型中,回归系数β1的实际意义是()。A.当自变量X=0时,因变量Y的期望值B.当自变量X变动1个单位时,因变量Y的平均变动数量C.当自变量X=0时,自变量X的期望值D.当因变量Y变动1个单位时,自变量X的平均变动数量
做回归分析时,要求数据资料()A多多益善;B具有回归模型所需的自变量和因变量的实际观察值;C能够取得预测期内的自变量值;D对观察值进行加工,使之符合模型要求;E任给两组数据,都可以做回归分析;
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测()在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、自变量C、因变量D、观察值
回归分析预测法是指在分析市场现象的()之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、自变量B、自变量和因变量C、因变量D、预测值
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,将回归方程作为预测模型,根据()在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、预测值B、观察值C、权数D、自变量
回归分析预测法是指在分析市场现象的自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的(),将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化,预测因变量在预测期的变化结果的方法。A、回归方程B、回归模型C、预测值D、观察值
多重线性回归分析中,共线性是指(),导致的某一自变量作用可以由其他自变量的线性函数表示。A、自变量相互之间存在高度相关关系B、因变量与各个自变量的相关系数相同C、因变量与自变量间有较高的复相关关系D、因变量与各个自变量之间的回归系数相同
用于成本估计的简单回归不同于多元回归,差别在于简单回归只用()。A、一个因变量,而多元回归用全部可用数据来估计成本函数B、几个因变量,而多元回归可以用一个自变量也可以用几个因变量C、一个自变量,而多元回归用多个自变量D、一个因变量,而多元回归用多于一个应变量
多选题做回归分析时,要求数据资料()A多多益善;B具有回归模型所需的自变量和因变量的实际观察值;C能够取得预测期内的自变量值;D对观察值进行加工,使之符合模型要求;E任给两组数据,都可以做回归分析;
多选题在直线回归方程yc=a+bx中()(C,7,3,2;7,3,3)A必须确定自变量和因变量,即自变量是给定的,因变量是随机的B回归系数既可以是正值,也可以是负值C一个回归方程既可以由自变量推算因变量的估计值,也可以由因变量的值计算自变量的值D两个变量都是随机的E两个变量存在线性相关关系,而且相关程度显著
单选题用于成本估计的一元回归分析相对多元回归分析的差异在于,一元回归仅使用( )。A一个因变量,而多元回归使用所有可用数据以估计成本B因变量,而多元回归既使用因变量也使用自变量C一个自变量,而多元回归使用多个自变量D一个因变量,而多元回归使用多个因变量