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线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。（ ）

题目

线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。（ ）

相似考题

1.对拟合的直线回归方程进行显著性检验的必要性在于（ ）。A．样本量不够大B．样本数据对总体没有很好的代表性C．回归方程中所表达的变量之间的线性相关关系是否显著D．需验证该回归方程所揭示的规律性是否显著

2.若从样本获得的一元线性回归方程y=a＋bx是一条上升直线,则下列结论中,正确的是( )。A.a>0SX若从样本获得的一元线性回归方程y=a+bx是一条上升直线，则下列结论中，正确的是（ ）。A.a>0B.a<0C.b>0D.b<0

3.线性回归是对两个具有（ ）的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。 A．相同关系 B．不同关系 C．相关关系 D．相似关系

4.对一元线性回归方程是否具有普遍性通过统计检验进行，统计检验应包括( )。A．检验回归方程对样本数据的拟合程度，通过判定系数来分析B．对回归方程线性关系的检验C．对回归方程中回归系数显著性进行检验D．序列相关性检验E．多重共线性检验

更多“线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程,从而对该指标进行预 ”相关问题

  • 第1题：

    对拟合的直线回归方程进行显著性检验的必要性在于( )。

    A．样本量不够大

    B．样本数据对总体没有很好的代表性

    C．回归方程中所表达的变量之间的线性相关关系是否显著

    D．需验证该回归方程所揭示的规律性是否显著


    正确答案：CD

  • 第2题：

    一元线性回归方程可以应用于()。

    A:利用回归方程进行预测
    B:对回归方程的备参数进行显著性检验
    C:描述两个指标变量之间的数量依存关性
    D:利用回归方程进行统计控制

    答案：A,C,D
    解析：
    一元线性回归方程可以应用于：①描述两指标变量之间的数量依存关系;②利用回归方程进行预测，把预报园子（即自变量x）代入回归方程可对预报量（即因变量Y）进行估计;③利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标。B项，t检验用于检验回归模型中各个系数（参数）的显著性。

  • 第3题：

    一元线性回归方程主要应用于（ ）。
    A.描述两个指标变量之间的数量依存关系
    B.利用回归方程进行预测
    C.对回归方程的各参数进行显著性检验
    D.利用回归方程进行统计控制


    答案：A,B,D
    解析：
    答案为ABD。一元线性回归方程可以应用于：（1 )描述两个指标变量之间 的数量依存关系；（2)利用回归方程进行预测，把预报因子（即自变量X)代入回归方程可对预报量（即因变量）进行估计；（3)利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现栺标Y统计控制的目标。

  • 第4题：

    —元线性回归方程主要应用于（)。
    A.描述两个指标变量之间的数量依存关系
    B.利用回归方程进行预测
    C.对回归方程的各参数进行显著性检验
    D.利用回归方程进行统计控制


    答案：A,B,D
    解析：
    。一元线性回归方程可以应用于：①描述两个指标变量之间的数 量依存关系；②利用回归方程进行预测，把预报因子（即自变量X）代入回归方程可对预报 量（即因变量）进行估计；③利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y 统计控制的目标。

  • 第5题：

    相关分析是对两具有相关关系的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。（）


    答案：错
    解析：
    一元线性回归是对两个具有相差关系的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而在相关分析的基础上连行指标预测。

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