虽然有显著的线性相关和回归,并不意味着x和y的真实关系就是线性。

虽然有显著的线性相关和回归,并不意味着x和y的真实关系就是线性。


参考答案和解析
正确

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

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

对变量X和Y做线性相关分析时,资料需要符合的条件是()。 A、X和Y有回归关系B、X服从正态分布C、Y服从正态分布D、X和Y服从双变量正态分布

变量X和变量Y的Pearson相关系数r=1,这说明变量X和变量Y间的相关关系是()。A.完全负线性相关B.低度线性相关C.完全正线性相关D.不存在线性相关

变量X和变量Y的Pearson相关系数r=1,这说明变量和变量间的相关关系是( )。A.完全负线性相关B.低度线性相关C.完全正线性相关D.不存在线性相关

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。

在一元线性回归分析预测过程中,相关系数r反映变量x和y之间线性相关关系的密切程度,只有r小于某个临界值时,才能认为x与y确实线性相关,也只有这时回归方程才有意义,才可以用于预测计算。

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。

()是描述两个相关变量x与y线性相关程度和性质的统计数。A、决定系数B、相关系数C、回归系数D、回归截距

一个显著的相关或回归不一定说明X和Y的关系必为线性。

一元线性回归分析中,在进行t检验时,关于tb和t的关系,说法错误的是()。A、若∣tb∣t,说明变量x和y之间线性假设合理B、若∣tb∣t,说明变量x和y之间线性假设不合理C、若∣tb∣=t,说明变量x和y之间线性假设合理D、若∣tb∣=t,表明回归系数不显著、为0的可能性较大

回归分析中,回归系数b有正负之分,当b取()时,X与Y之间为正线性相关,当b取()时,X与Y之间为正线性相关。

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

对于同一资料来说,线性回归的显著性和线性相关的显著性:()。

当自变量X减少时,因变量Y随之增加,则X和Y之间存在着()A、线性相关关系B、非线性相关关系C、正相关关系D、负相关关系

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。

若两变量X和y之间的Pearson相关系数大于0.3且小于0.5,则说明( )。A、X和Y存在低度相关的线性相关关系B、X和Y存在中度相关的线性相关关系C、X和Y完全正线性相关D、X和Y,完全负线性相关

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

单选题确定回归直线y=a+bx,运用线性回归分析法进行财务预测的关键是()。A确定a和bB确定aC确定bD判断x、y之间是否存在线性相关关系

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

不定项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( )。AY与X之间存在线性相关,但关系不显著BY与X之间不存在线性相关关系CY与X之间不存在非线性相关关系DY与X之间存在显著线性相关关系

单选题变量X和变量Y的Pearson相关系数r=1,这说明变量X和变量Y之间的相关关系是(  )。[2014年真题]A完全负线性相关B低度线性相关C完全正线性相关D不存在线性相关

单选题当自变量X减少时,因变量Y随之增加,则X和Y之间存在着()A线性相关关系B非线性相关关系C正相关关系D负相关关系

单选题若两变量X和y之间的Pearson相关系数大于0.3且小于0.5,则说明( )。AX和Y存在低度相关的线性相关关系BX和Y存在中度相关的线性相关关系CX和Y完全正线性相关DX和Y,完全负线性相关

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。

填空题对于同一资料来说,线性回归的显著性和线性相关的显著性:()。