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直线回归方程的适用范围,一般以以下哪种取值范围为限()

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确定回归方程的类型  确定两变量(因素)之间的相关性  确定回归方程中的回归系数  分析判断生产过程是否稳定  回归方程相关关系的判断  
自变量X  应变量Y  估计值  ±1.96S  ±1.96S  
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  
自变量X  应变量Y  估计值Y  ±1.96s  ±1.96s  
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。  
自变量X  应变量y  估计值  ±1.96S    
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  
回归直线X的取值范围为(-1,1)  所绘回归直线必过点(-X-Y)  原点是回归直线与Y轴的交点  所有实测点都应在回归线上  实测值与估计值差的平方和必小于零  
自变量X  应变量y  估计值  ±1.96S    
所有实测点都应在回归线上  所绘回归直线必过点()  原点是回归直线与Y轴的交点  回归直线X的取值范围为(-1,1)  实测值与估计值差的平方和必小于零  
自变量X  应变量Y  估计值  ±1.96S  ±1.96S  
自变量X  应变量Y  估计值Y  ±1.96s  ±1.96s  
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。  
确定回归方程的类型  确定两变量(因素)之间的相关性  确定回归方程中的回归系数  分析判断生产过程是否稳定  回归方程相关关系的判断  
回归直线X的取值范围为(-1,1)  所绘回归直线必过点()  原点是回归直线与Y轴的交点  所有实测点都应在回归线上  实测值与估计值差的平方和必小于零  
回归直线X的取值范围为(-1,1)  所绘回归直线必过点(I,T)  原点是回归直线与Y轴的交点  所有实测点都应在回归线上  实测值与估计值差的平方和必小于零  

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