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下列有关生物进化与物种形成的说法不正确的是 自然选择可以定向改变种群的基因频率 突变和基因重组可以使种群产生定向变异 新物种的形成使得自然界中生物类型有所增加 地理隔离使同种生物不同种群间不能进行基因交流
溶出分为全部和部分溶出两种 若使用悬汞电极，则一定是全部溶出 溶出方式多采用线性扫描和示差脉冲 汞膜电极溶出峰形状易改变，重现性较差
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
回归分析中，依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析 对具有非线性关系的因变量与自变量的数据进行的回归分析 处理非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理 通常线性回归分析法是最基本的分析方法，遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理
以上都不正确 保证胶带有足够的初张力 张力不够，皮带打滑 满仓保护作用
误差项是一个独立的随机变量 误差项的期望值等于0 误差项的方差可以不同 误差项为正太分布
春分日和秋分日两天，太阳光线直射赤道 夏至日太阳光线直射北回归线 冬至日太阳光线直射南回归线 全年太阳光线都直射赤道
一元回归预测可分为一元线性回归预测和一元非线性回归预测 多元回归预测可分为多元线性回归预测和多元非线性回归预测 回归方法属于统计方法 多元非线性回归能简化为多元线性回归
相关关系的两个变量不是因果关系 散点图能直观地反映数据的相关程度 回归直线能代表线性相关的两个变量之间的关系，可以进行预测 任一组数据都有合理的回归直线方程
根据自变量的个数分为一元回归分析预测法、二元回归分析预测法和多元回归分析预测法 根据自变量和因变量之间是否存在线性关系，分为线性回归预测和非线性回归预测 根据回归分析预测模型是否带虚拟变量，分为普通回归分析预测模型和带虚拟变量的回归分析预测模型 根据回归分析预测模型是否用滞后的自变量作因变量，分为无自回归现象的回归分析预测模型和自回归预测模型
解释变量为非随机的 随机误差项为一阶自回归形式 线性回归模型中不应含有滞后内生变量为解释变量 线性回归模型只能为一元回归形式
自变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系 在平面直角坐标系中用描点法得到表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形叫做散点图 线性回归直线方程最能代表观测值，之间的关系 任何一组观测值都能得到具有代表意义的回归直线方程
台湾西隔台湾海峡与福建省相望 B.北回归线穿过台湾岛的中南部 台湾山脉分布在台湾岛的西部沿海 台湾的最高峰是玉山
对于非空线性表，每个数据元素都有前驱 对于非空线性表，最后一个数据元素无后继 对于非空线性表，有且仅有一个开始结点 对于非空线性表，有且仅有一个终端结点
自变量不是随机变量，因变量是随机变量 因变量和自变量不是对等的关系 利用一个回归方程，因变量和自变量可以相互推算 根据回归系数可判定因变量和自变量之间相关的方向 对于没有明显关系的两变量可求得两个回归方程
决定回归线的两个系数是a和b a＞0表示直线与纵轴的交点在原点上方 b＞0表示直线从左下方走向右上方 b=0表示直线通过原点 回归线必通过点（--X，Y）
变量取值一定时，因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系 在平面直角坐标系中用描点的方法得到表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形叫做散点图 回归直线方程最能代表观测值、之间的关系 任何一组观测值都能得到具有代表意义的回归直线方程
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