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可以通过观测因变量y和解释变量x的散点图初步判别是否具有异方差()
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可以通过观测因变量y和解释变量x的散点图初步判别是否具有异方差()
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当自变量x的值减少,而因变量y的值增加,则两变量之间存在着( )
当自变量x的值增加,因变量y的值也随之增加,两变量之间存在着
如果自变量x的数值增加,因变量y的数值反而减少,这种关系称为负相关
因变量Y的变化在多大程度上来自自变量x的有效性,这是( )。
直线趋势法公式Y=α+bX中,X代表时间,是因变量。()
名词解释:因变量
()的显著性检验就是要检验自变量x对因变量y的影响程度是否显著。
对以X为自变量,Y为因变量作线性回归分析时,下列正确的说法是
以Y为因变量、X为自变量,建立一元线性回归模型Y=β0+β1X+ε。关于该回归模型的说法()。
直线趋势法公式Y=a+bX中,X代表时间,是因变量。
教育工作者通过控制和操纵自变量,观测因变量,以检验假设的是( )
在回归方程中,自变量均值为,给定自变量值X=x0时,因变量均值为E(y0)。现利用回归方程对因变量进行预测,下列表述正确的是( )。
自变量x与因变量y的数据如下表所示,一元线性回归预测模型中的系数a为()
在回归分析中,用来预测或解释因变量的变量称为()
自变量x与因变量y的数据如下表所示,一元线性回归预测模型中的系数b为()
用于检验解释变量x和被解释变量y之间的线性关系是否显著的是
x变量与y变量的相关系数γ=-0.85。这说明随着x变量的增大,y变量()
两个正态双变量资料,自变量记为X,因变量记为Y,进行回归分析,回归系数为0.2,经统计学检验,P
两个正态双变量资料,自变量记为X,因变量记为Y,进行回归分析,回归系数为0.2,经统计学检验,P
在研究自变量X与因变量Y之间的线性相关关系时,相关系数r>0时,表示两个变量( )。
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