多选题

一般情况下,使用估计的回归方程之前,需要对模型进行的检验有( )。

A. 分析回归系数的经济含义是否合理
B. 分析变量之间相关的方向
C. 分析估计的模型对数据的拟合效果如何
D. 分析变量之间相关的程度
E. 对模型进行假设检验

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在直线回归分析中,根据最小二乘法求得两条直线回归方程和。一般情况下,它们之间的关系是() 一般情况下,多元线性回归方程中,某个自变量的t检验的概率P<α=0.05,则可得出结论() 利用回归方程进行估计和预测通常分为()。 一般对所估计的回归方程进行的词价与统计检验的主要内容与方法包括()   名词解释:估计的线性回归方程 一元线性回归方程可以应用于:描述两指标变量之间的数量依存关系;利用回归方程进行预测,把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计;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r统计控制的目标。(  ) 在多元回归方程中,一般用()来判断方程的拟合程度 ()是对有相关关系的现象,根据其关系的形态找出一个合适的数学模型,即建立回归方程,来近似地表达变量间的平均变化关系,以便依据回归方程对未知的情况进行估计和预测。 在()情况下,需要对炸药的质量进行检验。 为了评价回归方程的效果,一般应计算()等统计指标。 在什么情况下需要对机床进行检查() 为了评价回归方程的效果,一般应计算的统计指标是() 用最小二乘法估计出回归方程的回归系数为(  )。 一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。() 一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计() 一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。 一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计() 一元线性回归方程可主要应用于()。 I.对回归方程的各参数进行显著性检验 II.描述两个指标变量之间的数量依存关系 Ⅲ.利用回归方程进行预测 IV.利用回归方程进行统计控制   估计标准误差是说明回归方程()大小的统计指标。 存在多重共线性时,若使用普通最小二乘法估计线性回归方程,则回归系数的估计是()
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