一元线性回归模型拟合效果的测度方法是（）。
一元线性回归数字模型为（）。
一元线性回归模型中，随机误差项ε需满足（）。
在一元线性回归模型中，e表示（）。
一元线性回归模型中，x，y之间的线性相关的程度越小，r2（）
A于一元线性回归模型，以Se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有（）。
在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时，如果两者之间的相关系数r为（），则两者之间高度相关，可以建立一元线性回归模型。
一元线性回归最小二乘估计的表达式是什么？
一元线性回归系数通常采用（）估计。
根据某地区2001～2009年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。
根据两个变量的l8对观测数据建立一元线性回归方程。在对回归方程作检验时，残差平方和的自由度为（）。
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（）。
在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。
线性回归分析法最基本的形式是一元线性回归模型
在一元线性回归模型中，解释变量是随机变量。
若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
通过生成人工数据集合，基于TensorFlow实现y=3.1234*x+2.98线性回归 通过上传附件方式提交 notebook文件（.ipynb） 评分标准： 1、生成 x_data，值为 [0, 100]之间500个等差数列数据集合作为样本特征 根据目标线性方程 y=3.1234*x+2.98，生成相应的标签集合 y_data，1分； 2、画出随机生成数据的散点图和想要通过学习得到的目标线性函数 y=3.1234*x+2.98，1分； 3、构建回归模型，3分； 4、训练模型，10轮，每训练20个样本显示损失值，2分； 5、通过训练出的模型预测 x=5.79 时 y 的值，并显示根据目标方程显示的 y 值，1分； 6、 通过Tensorboard显示构建的计算图。 上传的源代码中有相应的源代码 结果计算图截图可以嵌入上交的notebook文件（.ipynb） 嵌入图片的方法为markdown cell中代码 ＜img src= "你的计算图文件名.png"＞，2分。 备注：
一元线性回归的估计标准误差计算公式中，n-2是残差平方和的自由度。（）
【单选题】根据数据集，其一元线性回归模型的DW统计量为2.78。已知样本量为20，解释变量个数为1，在显著性水平为0.05时，查表可得dl=1，du=1.41，则可以判断
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
在一元线性回归模型反映的是（）.
2、一元线性回归模型的基本假设有哪些？
下列关于一元线性回归模型Y的平均值E（Y〕与个别值Y的预测区间的说法，正确的是（)。
1、多元线性回归模型和一元线性回归模型相比，显著不同的基本假设是？
