将原始数据中某一点的x值带入线性回归方程发现≠y可以认为-X题卡

某地方病研究所调查了8名正常儿童的年龄x岁与尿肌酐含量ymmol/L的资料得到y随x变化的直线回归方

查H界值衰查F界值表查t界值表查x2界值表查r界值表

响应变量Y与两个自变量原始数据X1及X2建立的回归方程为y=2.2+30000x1+0.0003x2

X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多 X1对Y的影响比X2对Y的影响相同 X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定

已知x与y之间的一组数据:已求得关于y与x的线性回归方程为=2.1x+0.85则m的值为

1 0.85 0.7 0.5

y关于x的线性回归方程y＝a+bx刘应的回归直线必过点

(0， (0， (x， (a，

在一个试验设计的分析问题中建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法一是对各因子的代码值

两种方程检验效果都一样，用哪种都可以只有用代码值（CodeUnits）建立的回归方程才准确；用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确只有用原始值（UncodedUnits）建立的回归方程才准确；用代码值（CodeUnits）建立的回归方程有时判断不一定准确根本用不着回归方程，ANOVA表中结果信息已经足够进行判断因子的显著性

建立变量xy间的直线回归方程回归系数的绝对值|b|越大说明

回归方程的误差越小回归方程的预测效果越好回归方程的斜率越大 x、y间的相关性越密切越有理由认为X、Y间有因果关系

一元线性回归方程可以应用于

描述两指标变量之间的数量依存关系描述两指标变量之间的非线性关系利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计

根据最小二乘的原理求出直线回归方程后发现原始数据中的某点xkyk的横坐标值xk代入方程算得的为yk说

正常现象计算有错偏差较大曲线关系方程不成立

已知x与y之间的一组数据已求得y关于x的线性回归方程＝2.1x＋0.85则m的值为

1　　　　 0.85　　 0.7　　　 0.5

响应变量Y与两个自变量原始数据X1及X2建立的回归方程为:y=5.0+10000x1+0.0007x

X1对Y的影响比X2对Y的影响要显着得多 X1对Y的影响比X2对Y的影响相同 X2对Y的影响比X1对Y的影响要显着得多仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定

在一个试验设计的分析问题中建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种办法一种是对各因子的代码

两种方程检验效果一样，用哪种都可以只有用代码值(CodedUnits)回归方程才准确；用原始值(UncodedUnits)回归方程有时判断不准确只有用原始值(UncodedUnits)回归方程才准确；用代码值（CodedUnits）回归方程有时判断不准确根本用不着回归方程，ANOVA表中结果信息已经足够进行判断

在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时收集了10组数据求得回归平方和为255.4残差平方

F=4.32 F=7.43 回归方程不显著回归方程显著回归方程显著性无法判断

响应变量Y与两个自变量原始数据X1及X2建立的回归方程为Y=2.1X1+2.3X2由此方程可以得到结

X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多 X1对Y的影响比X2对Y的影响相同 X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定

在求出Y关于X变化的线性回归方程后发现将原始数据中的某一点xkyk 的横坐标值代入方程所得的值

此现象无法解释此现象正常计算有错误 X 与Y 之间呈非线性关系 X 与Y 之间呈线性关系

在对两个变量xy进行线性回归分析时有下列步骤①对所求出的回归方程作出解释②收集数据xiyii＝12n

①②⑤③④　　　　 ③②④⑤① ②④③①⑤ ②⑤④③①

在对两个变量xy进行线性回归分析时一般有下列步骤①对所求出的回归方程作出解释②收集数据③求线性回归方

①②⑤③④ ③②④⑤① ②④③①⑤ ②⑤④③①

在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时收集了10组数据求得回归平方和为255.4残差平方

F=4.32 F=7.43 C.回归方程不显著 D.回归方程显著 E.回归方程显著性无法判断

建立变量xy间的直线回归方程回归系数的绝对值|b|越大说明

回归方程的误差越小回归方程的预测效果越好回归方程的斜率越大 x、y间的相关性越密切越有理由认为x、y间有因果关系

下列说法中错误的是

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(x_i，y_i)(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(x_i，y_i)(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

在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时收集了20组数据求得回归平方和为260残差平方和为

F=16.7 F=18 回归方程不显著回归方程显著性无法判断回归方程显著

将原始数据中某一点的x值带入线性回归方程，发现≠y，可以认为（）。

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