你可能感兴趣的试题
y与x无直线关系 y与x有直线关系 方程求的有问题 x与y之间毫无关系 y与x有曲线关系
可用于两个率比较的假设检验 可用于四格表资料的假设检验 可用于行×列表资料的假设检验 用于比较两个几何均数的假设检验 可用于两类构成比比较的假设检验
u检验 F检验 χ
检验 H检验 M检验
可用于两个率比较的假设检验 可用于四格表资料的假设检验 可用于行x列表资料的假设检验 用于比较两个几何均数的假设检验 可用于两类构成比比较的假设检验
回归分析前应绘制散点图 回归方程可用来描述两定量变量间数量依存变化的关系 对回归系数假设检验的P能够反映自变量对应变量数量上的影响大小 满足各观测值独立、应变量与自变量关系为线性、误差服从正态分布的资料才能应用于回归分析 直线回归用于预测时，自变量一般不应超出样本实测值的取值范围
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
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。
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。
进行回归系数的假设检验 在自变量取值范围内画出回归直线 建立线性回归方程 绘制散点图观察实测值是否有线性趋势存在 计算总体回归系数卢的可信区间
r>0，tr<49.58 r>0，tr=49.58 r<0，tr>49.58 r<0，tr=49.58 r<3.0，tr=49.58
对样本截距作推断 对总体截距作推断 对样本回归系数作推断 对总体回归系数作推断 对决定系数作推断
y与x无直线关系 y与x有直线关系 方程求得有问题 x与y之间毫无关系 y与x有曲线关系
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。
对样本截距作推断 对总体截距作推断 对样本回归系数作推断 对总体回归系数作推断 对决定系数作推断
β=β=…β β=β=…β≠0 β=β=…β=0 β=β=…β=β β、β、…、β不全为零
可用于两个率比较的假设检验 可用于四格表资料的假设检验 可用于行×列表资料的假设检验 用于比较两个几何均数的假设检验 可用于两类构成比比较的假设检验
检验回归系数b是否等于0 检验两总体回归系数是否相等 检验回归方程的拟合优度 推断两变量是否存在直线依存关系 判断回归方程代表性的好坏
湘公网安备 43130202000226号