样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。

对样本的简单线性回归方程中的回归系数进行假设检验，得到P＞0.05，说明（） 多元回归方程中的各个回归系数都是显著的，说明该回归方程一定可以用于对依变数作出预测 在回归分析中，根据样本数据求出的回归方程的估计称为估计的回归方程 在直线回归方程中,回归系数 在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得可决系数为0.8500，则调整后的可决系数为（） 在由 n=30 的一组样本估计的、包含 3 个解释变量的线性回归模型中，计算的多重可决系数为 0.8500 ，则修正的可决系数为（ ） 反映回归直线与样本观察值拟合程度的量，这个量就是拟合优度，又称样本“可决系数”，计算公式为（　　）。 若两变量之间的相关系数为0.92，则所建立回归方程的回归系数一定为( )。 在直线回归方程中，回归系数的作用是（） 一元线性回归方程回归系数的计算方法有（） 该回归方程的多重判定系数为（）。   直线回归方程y=A+Bx中的B称为回归系数，回归系数的作用是可确定（）。 y倚x的回归方程与x倚y的回归方程，两者的回归系数总是相等的。 在直线回归方程Y=a+bX中，回归系数b表示（） 在线性回归方程y＝a＋bx中，回归系数b表示 回归方程一定经过的点是( )。 直线回归方程y=ax+b中的b称为回归系数，回归系数的作用是可确定（）。 线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。 回归方程和相关系数用来表示 在回归方程y=a+bx中，回归系数b的含义为（）。