多选题响应变量与预测变量之间的拟合线图如下,回归方程为:y=8521-16.56x+0.009084x**2,下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系,正确的描述是:()A95%的置信区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内B95%的预测区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内C95%的预测区间与95%的置信区间没有关系D95%的置信区间一定比95%的预测区间要宽

多选题
响应变量与预测变量之间的拟合线图如下,回归方程为:y=8521-16.56x+0.009084x**2,下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系,正确的描述是:()
A

95%的置信区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内

B

95%的预测区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内

C

95%的预测区间与95%的置信区间没有关系

D

95%的置信区间一定比95%的预测区间要宽


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若变量x与y之间的相关系数r= 0.8,则回归方程的判定系数R2为() A. 0.8B. 0.89C. 0.64D. 0.40

回归分析预测法,是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的(),并将回归方程作为预测模型. A、平衡关系B、因果关系C、回归方程D、目标关系

根据资料计算的判定系数R2=0.96978,这表明( )。A.在Y的总变差中,有96.98%可以由解释变量X做出解释B.回归方程对样本观测值的拟合程度良好C.在Y的总变差中,有3.02%可以由解释变量X做出解释D.回归方程对样本观测值的拟合优度不高

回归分析中的估计标准误差可以反映()。A.回归方程的拟合程度B.估计值与实际值之间的差异程度C.自变量与因变量的离差程度D.因变量估计值的可靠程度E.回归方程使用价值程度

根据回归方程y=a+bx( )。A.只能由变量x去预测变量yB.只能由变量y去预测变量xC.可以由变量x去预测变量y,也可以由变量y去预测变量xD.能否相互预测,取决于变量x和变量y之间的因果关系

对于回归方程下列说法中正确的是( )。A.只能由自变量x去预测因变量yB.只能由因变量y去预测自变量xC.既可以由自变量x去预测因变量y,也可以由变量因y去预测自变量xD.能否相互预测,取决于自变量x和变量因y之间的因果关系

回归分析法也称相关分析法,它是依据预测的 ()原理,在分析市场现象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,并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来预测因变量变化的预测方法。A 、 因果性原理B 、 惯性原理C 、 概率原理D 、 类推原理

已知变量x与变量y之间存在着正相关,下列回归方程中哪个肯定是错的?()A.y=2 +6xB.y=6 +2xC.y= -8+2xD.y=8 -8x

为预测我国居民家庭对电力的需求量,建立了我国居民家庭电力消耗量(单位:千瓦小时)与可支配收入(X1,单位:百元)、居住面积(X2,单位:平方米)的多元线性回归方程,如下 请根据上述结果,从下列备选答案中选出正确答案。 根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0.9235,其正确的含义是()。A.在Y的总变差中,有92.35%可以由解释变量X1和X2解释B.在Y的总变差中,有92.35%可以由解释变量置解释C.在Y的总变差中,有92.35%可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中,有92.35%是由解释变量X1和X2决定的

为预测我国居民家庭对电力的需求量,建立了我国居民家庭电力消耗量(单位:千瓦小时)与可支配收入(Xl,单位:百元)、居住面积(X2,单位:平方米)的多元线性回归方程,如下所示:请根据上述结果,从下列备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0.9235,其正确的含义是()。A.在Y的总变差中,有92.35%可以由解释变量Xl和X2解释B.在Y的总变差中,有92.35%可以由解释变量Xl解释C.在Y的总变差中,有92.35%可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中,有92.35%是由解释变量Xl和X2决定的

由直线回归方程y=-450+2.5x可知,变量x与y之间存在正相关。()。

在回归方程中,变量X和Y的相关系数为0,将变量X和Y都转换成Z分数。则此时回归方程与横坐标的夹角为(  )A.0°B.45°C.90°D.180°

为预测我国居民家庭对电力的需求量,建立了我国居民家庭电力消耗量(Y,单位:千瓦小时)与可支配收入(X1,单位:百元)、居住面积(X2,单位:平方米)的多元线性回归方程,如下所示: 根据上述回归方程式计算的多重判定系数为0.9235,其正确的含义是( )。A.在Y的总变差中,有92.35%可以由解释变量X1和X2解释B.在Y的总变差中,有92.35%可以由解释变量X1解释C.在Y的总变差中,有92.35%可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中,有92.35%是由解释变量X1和X2决定的

自相关回归分析市场预测法,是根据同一市场现象变量在()中各个变量值之间的相关关系,建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。

为预测我国居民对电子表的需求量,定义变量“商品价格”(x1,单位:元/件)、“消费者人均月收入”(x2,单位:元)及“商品需求量”(y,单位:件),建立多元线性回归方程如下:y=4990.519-35.66597x1+6.19273x2,请根据上述结果,从备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0.9540,其正确的含义是()。A、在Y的变化中,有95.40%是由解释变量x1和x2决定的B、在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x2解释C、在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x1解释D、在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x1和x2解释

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

在画两个变量的散点图时,下面哪个叙述是正确的()。A、预测变量在X轴上,响应变量在Y轴上B、响应变量在X轴上,预测变量在Y轴上C、可以选择两个变量中任意一个变量在X轴上D、可以选择两个变量中任意一个变量在Y轴上

对于一元线性回归分析来说()A、两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量B、回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C、可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D、回归系数只有正号E、确定回归方程时,尽管两个变量也都是随机的,但要求自变量是给定的

回归方程y=a+bx中,回归系数b为负数,说明自变量与因变量为()。A、负相关B、正相关C、显著相关D、高度相关

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

响应变量与预测变量之间的拟合线图如下,回归方程为:y=8521-16.56x+0.009084x**2,下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系,正确的描述是:()A、95%的置信区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内B、95%的预测区间说明当X取特定值时,若在该点进行100次试验,约有95个点落在该区间内C、95%的预测区间与95%的置信区间没有关系D、95%的置信区间一定比95%的预测区间要宽

多选题对于一元线性回归分析来说()A两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量B回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值C可能存在着y依x和x依y的两个回归方程D回归系数只有正号E确定回归方程时,尽管两个变量也都是随机的,但要求自变量是给定的

判断题回归分析预测法是在分析市场现有自变量与因变量之间相互关系的基础上,建立变量之间的回归方程,并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来预测因变量。(  )A对B错

单选题若有定义如下classdog{floatx;staticinty;…},则下列说法中正确的是()Ax称为类变量,y为实例变量Bx,y均为类变量Cx,y均为实例变量Dx为实例变量,y为类变量

单选题A 回归方程的拟合程度为1.998B 估计值与实际值的平均误差程度为1.998C 自变量与因变量的离差程度为1.998D 因变量估计值的可靠程度为1.998

单选题为预测我国居民对电子表的需求量,定义变量“商品价格”(x1,单位:元/件)、“消费者人均月收入”(x2,单位:元)及“商品需求量”(y,单位:件),建立多元线性回归方程如下:y=4990.519-35.66597x1+6.19273x2,请根据上述结果,从备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0.9540,其正确的含义是()。A在Y的变化中,有95.40%是由解释变量x1和x2决定的B在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x2解释C在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x1解释D在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x1和x2解释