()适用于预测对象主要受一个相关变量影响且两者呈线性关系的预测问题。
当两变量间是低度线性相关关系时,相关系数r小于()
求得两变量x和y的线性回归方程后,对回归系数作假设检验的目的是()
回归定义为两个两个以上相关变量之间的函数关系,它根据一个已知变量去预测另一变量。
两变量X与Y间线性相关关系达到最高时,相关系数可能等于()。
求得两变量X和Y的线性回归方程后,对回归系数作假设检验的目的是()
在相关分析中,当两个变量都是正态连续变量,而且两者之间线性关系,表示这两个变量之间的相关称为()。
求得两变量X和Y的线性回归方程后,对回归系数作假设检验的目的是()
两变量呈直线关系,且为二元正态分布,研究其是否相关时,可首先考虑应用()
当一元线性回归分析中的相关系数γ=-0、952时,表明两个变量呈()关系。
两变量呈直线关系,且为双变量正态分布时,研究其是否相关时,可首先考虑应用()
相关分析中,对相关系数进行检验时,原假设H0:两变量之间存在线性相关。()
分析两变量线性依存关系时,可考虑应用()
在建立多元线性回归方程以后,同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性,可通过求出()来进行检验。
简单相关分析的前提条件:两个随机变量;散点图呈线性关系;服从双变量正态分布。
假设两变量为线性关系,且为等距或等比变量,但不是正态分布。计算其相关系数最好使用( )相关。
1、如果散点图不存在直线趋势,也不能说明两变量一定不相关,只能说是直线相关关系不显著,也可能存在某种非线性相关,要根据图形和后续的假设检验具体分析。
一列变量是真正的二分变量,一列变量是等距变量,且服从正态分布,计算相关系数最恰当的方法是()。
当一元线性回归分析中的相关系数γ=-0.952时,表明两个变量呈()关系。
A、B两变量线性相关,变量A为符合正态分布的等距变量,变量B也符合正态分布且被人为划分为两个类别,计算它们的相关系数应采用()。
简答题:多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别? 请在下列选项中选出5个可以用来回答这一问题的选项,给出选项序号即可。【注意:最多选5个选项,多选有倒扣分。给出的选项序号不超过5个的,每选对1个得1分;给出的选项序号超过5个的,在每选对1个得1分的基础上,每超1个倒扣1分。例如:甲同学选了4个选项,其中4个对的,得4*1=4分。乙同学选了5个选项,其中4个对的,得4*1=4分。丙同学选了8个选项,其中4个对的,则得4*1-(8-5)*1=1分。】 A.随机误差项的分布不同 B.解释变量的个数不同 C.基本假设不同 D.满足基本假设条件下参数的OLS估计量的性质不同 E.多元线性回归模型的参数估计更为复杂 F.前者的被解释变量不服从正态分布,后者的被解释变量服从正态分布 G.前者用极大似然法估计参数,后者用普通最小二乘法即可 H.多元线性回归模型的拟合优度检验需要用调整的决定系数,一元线性回归模型的拟合优度检验用的决定系数即可 I.前者主要用于预测,后者主要用于结构分析 J.多元线性
虚拟变量D作为回归中的一次项,与其他解释变量呈相加的关系,这种方式常用来改变线性回归方程的()。
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。()
4、若资料满足双变量正态分布,经计算样本回归系数b<0,而且假设检验结果有统计学意义,则可以认为两变量呈负相关?