低于统计显著性水平上t值代表自变量不能解释因变量。
当所有观测值都落在回归直线上，则两个变量之间的相关系数为（）。
简化式参数反映解释变量对被解释变量的（）。
两个行为变量的观测值皆为顺序变量，则研究这两个变量之间的相关系数时，宜用（）。
“依据某函数自变量、因变量的n组观测值，来求函数的表达式”是（）。
设随机变量X在[2，5]上服从均匀分布，现对X进行3次独立观测，则至少2次观测值大于3的概率等于（）。
时间序列是将某个经济变量的观测值，按（）顺序排列而成的数列。
变量的观测值个数和组数多少的关系是（ ）
当所有观测值都落在回归直线上，则这两个变量之间的相关系数为（）
正态随机变量X的观测值落在距均值的距离为2倍标准范围内的概率约为( )。
当拟合回归方程时，若抽取的自变量的样本观测值非常集中，回归方程的估计标准误差就很小。
在定性分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（）。
某变量的观测值可以对它们进行加、减、乘、除4种运算，这一变量属于（）变量。
根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW＝2.3。在样本容量n=20，解释变量k=1，显著性水平为0.05时，查得dl=1，du=1.41，则可以决断（）。
回归估计标准误差是因变量实际观测值与估计值之间的（），是判断回归方程（）的统计指标。
将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。
由于 典型相关系数最大，能解释观测变量的最大变异程度，有时也将其称为两组变量间的典型相关系数。典型相关系数的个数与两组观测变量中变量数 相同。
数据文件包含：职工号、年龄、工资等变量。用“选择个案”命令可以筛选出年龄大于30且工资低于3000的观测值。（)
在定量分析的基础上，先确定影响预测对象（因变量）的主要因素（自变量），然后根据这些自变量的观测值建立回归方程或模型，再由自变量的变化来推算因变量的变化的需求预测方法是（）
总体回归线是当解释变量取给定值是被解释变量的条件均值的轨迹。
若双变量观测值的散点图几乎形成一条直线，则这两个变量之间的相关系数为()。
根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=2.6,在α=0.05的显著性水平下查得样本容量n=20,解释变量k=1个时, ,则可以判断:（）
关于一元线性回归被解释变量y的个别值的区间预测，下列说法错误的是（）
参数的最小二乘法是使因变量的观测值与估计值之间的离差平方和达到（)。
