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估计均呈正态分布的两变量之间的相关程度，可用简单线性回归分析。()

题目

估计均呈正态分布的两变量之间的相关程度，可用简单线性回归分析。()

相似考题

1.多个(定距的)因变量对多个自变量的回归为()。A.多元线性回归分析B.简单线性回归分析C.简单线性相关D.聚类分析

2.回归分析中的简单回归是指（ ）A．两个变量之间的回归B．变量之间的线性回归C．两个变量之间的线性回归D．变量之间的简单回归

3.回归分析中的简单回归是指（ ）。A.两个变量之间的回归 B.变量之间的线性回归 C.两个变量之间的线性回归 D.变量之间的简单回归

4.估计呈正态分布的应变量与一个自变量之间的数量关系，可用简单线性回归分析。()

参考答案和解析
参考答案：错误
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  • 第1题：

    回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）
    Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
    Ⅱ.随机误差项服从正态分布
    Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
    Ⅳ.各个随机误差项之间不相关

    A：Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    B：Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    C：Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    D：Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

    答案：A
    解析：
    —元线性回归模型为：yi=a+βi+mi（i=l,2,3,*,n）,其中yi为解解释变量Xi为解释变量;ui是一个随机变垦量.称为随机项。要求随机项u和自变量，Xi满足的统计假定如下：①每个ui均为独立同分右（IID、）,服从正态分右的随机变量，E（ui）=0,V（ui）=σ＾2常数②随机项ui与自变量的任一观察值Xi不相关，即COV（ui,i）=0

  • 第2题：

    回归分析和相关分析的关系是__________

    A．回归分析可用于估计和预测

    B．相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度

    C．相关分析是回归分析的基础

    D．回归分析中自变量和因变量可以互相推导并进行预测


    回归分析可用于估计和预测;相关分析是研究变量之间的相互依存关系的密切程度;相关分析是回归分析的基础

  • 第3题：

    关于多元线性回归建模的要求，说法正确的是：

    A．因变量符合正态分布

    B．自变量与因变量之间必须要有实际意义的线性相关关系

    C．自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之间的相关程度

    D．因变量为分类变量


    因变量符合正态分布;自变量与因变量之间必须要有实际意义的线性相关关系;自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之间的相关程度

  • 第4题：

    回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。
    Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
    Ⅱ.随机误差项服从正态分布
    Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
    Ⅳ.各个随机误差项之间不相关

    A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
    C、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
    D、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ


    答案：D
    解析：
    一元线性回归模型为:yi=α+βxi+ui,(i=1,2,3,…,n)，其中yi为解释变量;xi为解释变量；ui是一个随机变量，称为随机项。要求随机项ui和自变量xi满足的统计假定如下:①每个A均为独立同分布(IID),服从正态分布的随机变量，且E(ui)=0, V(ui)=σ2=常数；②随机项ui与自变量的任一观察值xi不相关，即COV (ui,xi)=0。

  • 第5题：

    简单线性回归方程中的b称为回归系数，其作用是（）

    A．可确定两变量之间因果的数量关系

    B．可确定两变量的相关方向

    C．可确定两变量相关的密切程度

    D．可确定因变量的实际值与估计值的变异程度

    E．可确定当自变量增加一个单位时，因变量的平均增加值


    可确定两变量之间因果的数量关系;可确定两变量之间的相关方向;可确定自变量变动一个单位时因变量的平均变动值

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