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已知样本数据如表所示,若与线性相关,且回归方程为,则 .

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正相关  负相关  线性相关  非线性相关  单相关  F.、复相关  
y与x具有正的线性相关关系   若r表示y与x之间的线性相关系数,则r=-5   当销售价格为10元时,销售量为100件   当销售价格为10元时,销售量为100件左右  
y与x具有正的线性相关关系   回归直线过样本点的中心()   若该大学某女生身高增加1 cm,则其体重约增加0.85 kg   若该大学某女生身高为170 cm,则可断定其体重必为58.79 kg  
两个变量的任何一组观测值都能得到线性回归方程  在平面直角坐标系中,用描点的方法得到表示两个变量的关系的图象叫做散点图  线性回归方程反映了两个变量所具备的线性相关关系  线性相关关系可分为正相关和负相关  
y与x具有正的线性相关关系   回归直线过样本点的中心()   若该大学某女生身高增加1cm,则其体重约增加0.85kg   若该大学某女生身高为170cm,则可断定其体重必为58.79kg  
y与x具有正的线性相关关系   回归直线过样本点的中心   若该大学某女生身高增加1 cm,则其体重约增加0.85 kg   若该大学某女生身高为170 cm,则可断定其体重必为58.79 kg  
完全正线性相关  完全负线性相关  不相关  非线性函数关系  
y与x具有正的线性相关关系    回归直线过样本点的中心    若该中学高三某女生身高增加1cm,则其体重约增加0.85kg    若该中学高三某女生身高为170cm,则可断定其体重必为58.79kg  
样本数据对总体没有很好的代表性  检验回归方程中所表达的变量之间的线性相关关系是否显著  样本量不够大  需验证该回归方程所揭示的规律性是否显著  
①②⑤③④      ③②④⑤①   ②④③①⑤  ②⑤④③①  
检验回归方程对样本数据的拟合程度,通过判定系数来分析  对回归方程线性关系的检验  对回归方程中回归系数显著性进行检验  序列相关性检验  多重共线性检验  
如果变量x与y之间存在着线性相关关系,则我们根据实验数据得到的点(xi,yi)(i=1,2,…,n)将散布在某一条直线的附近   如果两个变量x与y之间不存在着线性关系,那么根据它们的一组数据(xi,yi)(i=1,2,…,n)不能写出一个线性方程   设x,y是具有相关关系的两个变量,且y关于x的线性回归方程为叫做回归系数   为使求出的线性回归方程有意义,可用统计检验的方法来判断变量y与x之间是否存在线性相关关系  
y与x具有正的线性相关关系   回归直线过样本点的中心   若该大学某女生身高增加1 cm,则其体重约增加0.85 kg   若该大学某女生身高为170 cm,则可断定其体重必为58.79 kg  

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