回归方程反映了事物间的-X题卡

回归方程回归模型估计的回归方程理论回归方程

检验回归系数b是否等于0 判断回归方程代表实测值的好坏推断两变量间是否存在直线依存关系确定回归方程的似合优度检验两总体回归系数是否相等

回归方程回归模型估计的回归方程经验回归方程

能用直线回归方程描述两变量间的关系。因为回归系数 b的假设检验与相关系数 r的假设检验等价，既然 r的假设检验 P=0.007，可认为两变量间有直线回归关系，所以能用直线回归方程来描述两变量间的关系。现已知a = 6.503，b = 0.228，故直线回归方程为 y=6.503+0.228x。将x =6.58代入回归方程，求得 y=8.003，即土壤镉为 6.58μg/L，则人体尿镉平均是 8.003μg/L。将x =32.15代入回归方程，求得y=13.833，即土壤镉为 32.15μg/L，则人体尿镉平均是 13.33μg/L。由于土壤镉的实测值范围是 4.14μg/L～27.39μg/L，32.15μg/L 超出此范围，不宜用该回归方程来估计人体尿镉。

建立变量xy间的直线回归方程回归系数的绝对值|b|越大说明

回归方程的误差越小回归方程的预测效果越好回归方程的斜率越大 x、y间的相关性越密切越有理由认为X、Y间有因果关系

一元线性回归方程主要应用于

描述两个指标变量之间的数量依存关系利用回归方程进行预测对回归方程的各参数进行显著性检验利用回归方程进行统计控制

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利用回归方程进行统计控制利用回归方程进行显著性检验

回归分析中的估计标准误差可以反映

回归方程的拟合程度估计值与实际值之间的差异程度自变量与因变量的离差程度因变量估计值的可靠程度回归方程使用价值程度

设合理的施肥量为y粮食产量为x下列说法正确的是

只能建立回归方程 y^=a+bx 只能建立回归方程为 x^=a+by 可以同时建立两个回归方程两者无相关关系，不能建立回归方程

建立变量xy间的直线回归方程回归系数的绝对值|b|越大说明

回归方程的误差越小回归方程的预测效果越好回归方程的斜率越大 x、y间的相关性越密切越有理由认为x、y间有因果关系