第1题:
在对一元线性回归方程进行显著性检验时,如果( ),则拒绝原假设,认为自变量x对因变量y有显著影响。
A.P-值=0
B.P-值=α
C.P-值<α
D.P-值>α
第2题:
在一元线性回妇模型中,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
第3题:
第4题:
对于一元线性回归分析来说()
第5题:
回归分析的特点有()
第6题:
多元回归系数b表示当其它自变量不变时,某一自变量变动一个单位量时()。
第7题:
在多元线性回归分析中,如果t检验表明回归系数不显著,则意味着()
第8题:
检验自变量x对因变量y的影响程度是否显著,通常是指()
第9题:
X增大一个单位,Y增大0.2个单位
X增大一个单位,Y减少0.05个单位
X增大一个单位,增大0.05个单位
X增大一个单位,Y减少0.2个单位
X增大一个单位,Y减少或增大0.2个单位都有可能
第10题:
回归系数的显著性检验
相关系数的显著性检验
回归方程的显著性检验
第11题:
自变量不是随机变量,因变量是随机变量
因变量和自变量不是对等的关系
利用一个回归方程,因变量和自变量可以相互推算
根据回归系数可判定因变量和自变量之间相关的方向
对于没有明显关系的两变量可求得两个回归方程
第12题:
x增大一个单位,y增大0.2个单位
x增大一个单位,y减少0.05个单位
x增大一个单位,y增大0.05个单位
x增大一个单位,y减少0.2个单位
x增大一个单位,y减少或增大0.2个单位都有可能
第13题:
两个正态双变量资料,自变量记为X,因变量记为Y,进行回归分析,回归系数为0.2,经统计学检验,P=0.05,则
A.X增大一个单位,Y增大0.2个单位
B.X增大一个单位,Y减少0.05个单位
C.X增大一个单位,Y增大0.05个单位
D.X增大一个单位,Y减少0.2个单位
E.X增大一个单位,Y减少或增大0.2个单位都有可能
第14题:
第15题:
第16题:
两个正态双变量资料,自变量记为X,因变量记为Y,进行回归分析,回归系数为0.2,经统计学检验,P<0.05,则()
第17题:
直线回归分析中()
第18题:
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()。
第19题:
双变量正态分布的资料,样本回归系数b<0,经假设检验P<0.05,可以认为两变量间呈负相关。
第20题:
进行定量预测的一元线性回归分析的数学模型为Y=a+bx,式中Y和X分别代表()。
第21题:
两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量
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
可能存在着y依x和x依y的两个回归方程
回归系数只有正号
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
第22题:
3个自变量回归系数检验中,应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的(即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05),不可能出现3个自变量回归系数检
有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况,这说明数据本身有较多异常值,此时的结果已无意义,要对数据重新审核再来进行回归分析。
有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况,这说明这3个自变量间可能有相关关系,这种情况很正常。
ANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著,回归根本无意义。
第23题:
x是自变量,y是因变量
自变量是给定的,因变量是随机的
x与y的相关系数符号一定为正
两个变量是不对等关系
回归方程有两个
第24题:
因变量和自变量
自变量和常数
自变量和因变量
常数和因变量