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从20的样本中得到的有关回归结果是:SSR=60,SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著,即检验假设:H0:β1=0。检验x与y之间的线性关系是否显著?


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考题 判定系数R2是说明回归方程拟合度的一个统计量,它的计算公式为() A.SSR/SSTB.SSR/SSEC.SSE/SSTD.SST/SSR

考题 回归直线拟合的好坏取决于SSR,SSE及SST的大小,().A. SSR/SST越大,直线拟合得越好B. SSRJSST越小,直线拟合得越好C. SSE越大,直线拟合得越好D. SST越大,直线拟合得越好

考题 在回归分析中,SST称为();SSR称为();SSE称为()。

考题 两个样本回归系数进行比较,得到差别无显著性的结论,以下各项正确的是()。 A、两样本的回归线平行或重合B、两样本所代表的总体回归系数相等的可能性较大C、两样本回归系数相等D、两总体的回归线平行

考题 在k元回归中,n为样本容量,SSE为残差平方和,SSR为回归平方和,则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为()。

考题 回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小,()。ASSR/SST越大,直线拟合得越好BSSR/SST越小,直线拟合得越好CSSR越大,直线拟合得越好DSST越大,直线拟合得越好

考题 SSR/SST越小,回归直线拟合得越好。()

考题 计算题:某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了16个地区的数据,并对x、y进行线性回归分析,得到:方程的截距为280,回归系数为1.6,回归平方和SSR=1503000,残差平方和SSE=38000。 要求: (1)写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 (2)假如广告费用投入80000元,根据回归方程估计商品的销售量。 (3)计算判定系数R2,并解释它的意义。

考题 最大似然法的基本思想是()。A、从模型中得到样本数据的概率最大B、样本回归线能最好地拟合样本数据C、使残差平方和最小D、使参数估计量的方差最小

考题 最大或然准则是按从模型中得到既得的n组样本观测值的()最大的准则确定样本回归方程。A、离差平方和B、均值C、概率D、方差

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考题 用最小平方法求解参数估计量时,r2=0.8,SST=25,则SSR=(),SSE=()

考题 总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是()。A、SST=SSR+SSEB、SST=SSR-SSEC、SSR=SST+SSED、SSE=SST+SSR

考题 总变动平方和(SST)、回归平方和(SSR)、回归残差平方和(SSE)三者之间的关系可表示为SST=()。

考题 计算题:某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了20个地区的数据,并对x、y进行线性回归分析,得到:方程的截距为364,回归系数为1.42,回归平方和SSR=1602708.6,残差平方和SSE=40158.07。要求: (1)写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 (2)假如广告费用投入50000元,根据回归方程估计商品销售量。 (3)计算判定系数R2,并解释它的意义。

考题 回归方程判定系数的计算公式R^2=SSR/SST=1-SSE/SST,对判定系数描述错误的是()。A、式中的SSE指残差平方和B、式中的SSR指总离差平方和C、判定系数用来衡量回归方程的扰合优度D、判定系数R^2等于相关系数的平方

考题 单选题回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小,()。A SSR/SST越大,直线拟合得越好B SSR/SST越小,直线拟合得越好C SSR越大,直线拟合得越好D SST越大,直线拟合得越好

考题 问答题从20的样本中得到的有关回归结果是:SSR=60,SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著,即检验假设:H0:β1=0检验x与y之间的线性关系是否显著?

考题 问答题从20的样本中得到的有关回归结果是:SSR=60,SSE=40。要检验x与y之间的线性关系是否显著,即检验假设:H0:β1=0是拒绝原假设还是不拒绝原假设?

考题 多选题线性回归模型的判定系数R2可表示为()AR2=SSR/SSTBR2=SSE/SSTCR2=1-SSR/SSTDR2=1-SSE/SSTER2=1-SSR/(SSR+SSE)

考题 填空题在一元线性回归中,SST自由度为(),SSE自由度为(), SSR自由度为()。

考题 填空题在回归分析中,SST称为();SSR称为();SSE称为()。

考题 填空题总变动平方和(SST)、回归平方和(SSR)、回归残差平方和(SSE)三者之间的关系可表示为SST=()。

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