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[多选题]当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时的答案
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当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时,则变量的散点图可能是()。
多选题
2021-07-17 18:21
A、不相关
B、正相关
C、负相关
D、非线性相关
E、不能确定
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A| D
试题解析
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如果在关于x的线性回归方程y=a+bx中,b>0,那么对于x与两个变量间的相关系数r必有( )。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,b>0,那么对于x与y两个变量间的相关系数r,必有()。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,b>0,那么对于x与y两个变量间的相关系数r,必有( )。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中,b<0,那么对于x与y两个变量间的相关系数r必有( )。
变量y关于x的一元线性经验回归方程可以表示为()。
设r为变量X与Y的相关系数,6是Y对X的一元回归方程的回归系数,若获得的数据为:X23456Y9.27.85.43.11.3则( )。
对双变量资料作直线相关分析时,所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是()。
一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。()
两变量的相关分析中,若散点图的散点完全在一条直线上,则()。
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如何利用一元线性回归分析的原理来求回归方程中两个回归系数a和b?
散点图是描述变量之间关系的一种直观的方法,从相关图中大体上可以看出变量之间的关系形态及关系强度。 关于散点图,下列说法正确的是()。
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一元线性回归方程可用来描述两指标变量之间的数量依存关系。( )
检验一元线性回归方程中回归系数的显著性,只能采用F检验。( )
相关系数r>0时,散点图中散点的分布形态为()
只有一个解释变量的线性回归分析称一元线性回归分析,含有多个解释变量的线性回归分析称多元线性回归分析。()
A于一元线性回归模型,以Se表示估计标准误差,r表示样本相关系数,则有()。
对于一组服从双变量正态分布的资料,经直线相关分析得相关系数r>0,若对该资料拟合回归方程,则其回归系数6()
在一元线性回归方程Y=A+BX中,回归系数B表示()。
当相关系数0≈r时,只能认为变量之间不存在()
根据变量X和变量Y的散点图,可以看出这两个变量间的相关关系为()。
同一双变量资料进行直线相关与回归分析,r表示相关系数,b表示回归系数,则不可能有()。
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若两个变量存在负线性相关关系,则建立的一元线性回归方程的判定系数R2的取值范围是()
一元线性相关分析中,两个变量间的线性相关程度用r表示,则错误的是()。
如果在y关于x的线性回归方程=,那么x和y两变量间的相关系数r有( )。
当直线相关系数r=0时,说明变量之间不存在任何相关关系。()
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当简单线性相关系数为0时,说明两个变量之间( )。
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