在一元线性回归分析中若相关系数为r回归方程拟合程度最好的是-X题卡

用来计算相关系数是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型只涉及一个自变量使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数用来验证相关系数

对于一组服从双变量正态分布的资料经直线相关分析得相关系数r>0若对该资料拟合回归方程则其回归系数6

b>0 b<0 b=0 -1 不能确定正负

对于一组服从双变量正态分布的资料经直线相关分析得相关系数r>0若对该资料拟合回归方程则其回归系数6

b>0 b<0 b-0 -1不能确定正负

一元线性回归预测方法是一种因果分析法当预测对象与主要影响因素之间存在线性关系，可采用一元线性回归预测在利用回归模型进行预测时，必须对回归系数、回归方程进行相关检验，以判定预测模型的合理性和适用性相关检验系数的绝对值越接近1，表明其线性关系越好一元线性回归分析的点结果比区间预测结果可信

以下对常用的商情分析工具的介绍正确的是

判别分析是判别样本所属类型的一种多元统计方法，在生产、科研与日常生活中都经常用到时间序列分析是依据某种准则对个体（样品或变量）进行分类的一种多元分类的一种多元统计分析方法用来描述两个变量相互之间变化方向及密切程度的数字特征量称为相关系数回归分析包括一元线性回归方程、二元线性回归方程、多元线性回归方程

对于一组服从双变量正态分布的资料经直线相关分析得相关系数r>0若对该资料拟合回归方程则其回归系数b

b>0 b<0 b=0 -1 不能确定正负

关于一元线性回归分析中相关系数的说法正确的是

相关系数R越大，变量间的线性关系越弱相关系数R越小，变量间的线性关系越弱相关系数R越远离0，变量间的线性关系越强相关系数R越接近0，变量间的线性关系越强

测度一元线性回归模型对样本数据拟合程度的指标是

变异系数离散系数决定系数相关系数

在一元线性回归分析中

回归方程是根据最小二乘法确定的判定系数测度了回归直线的拟合程度估计标准误差测度了实际观测点在直线周围的散布程度线性关系的检验是检验自变量与因变量之间的线性关系是否显著回归系数的检验是检验自变量对因变量的影响是否显著

判别一元线性回归方程的显著性可用______

统计量U 相关系数r 统计量F 标准正态分布位数

当一元线性回归方程的相关系数r=±1时该数据的散布图可能呈______

完全正线性相关完全负线性相关不相关非线性函数关系