回归方程Y=a+bX中b的统计学意义为-X题卡

检验部分回归关系的隐藏性描述两变量之间的数量依存关系利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程对预报量进行估计利用回归方程进行统计控制，通过控制自变量的范围实现应变量指标统计控制的目标

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

胸围和肺活量必须先进行标准化变换，以消除度量衡单位不同的影响肺活量为自变量，胸围为应变量先绘制散点图，散点呈现线性趋势，则进行线性回归分析回归系数不论有无统计学意义，都必须解释回归系数回归系数有统计学意义，则胸围与肺活量间一定为因果关联

SPSS的Bivariate过程进行 Pearson直线相关分析，得 r = 0.994，P=0.000，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为样品中铬的含量与分光光密度之间存在正相关关系，铬的含量越高，分光光密度也越高。 SPSS的Linear过程进行简单直线回归分析，得：①复相关系数 R=0.994，决定系数 R2=0.987。②回归方程的方差分析： F=624.728，P=0.000，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为两变量的直线回归方程有统计学意义。③ a=0.002，b=0.136，tb=24.995，P=0.000。按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为铬的含量与分光光密度之间存在直线回归关系。④铬的含量推算分光光密度的直线回归方程为 y=0.002+0.136x。将x =0.987代入回归方程，求得 y=0.136，即铬的含量为 0.987时，其分光光密度为 0.136。将x =2.320代入回归方程，求得 y=0.318，即铬的含量为 2.320时，其分光光密度为 0.318 由于铬含量的实测值范围是 0.063～1.270，2.320已超出此范围，不宜用该回归方程来估计其分光光密度值。

对两个数值变量同时进行了相关和回归分析假设检验结果相关系数有统计学意义P

回归系数有高度的统计学意义回归系数无统计学意义回归系数有统计学意义不能肯定回归系数有无统计学意义以上都不是

对两个定量变量同时进行了直线相关和直线回归分析r有统计学意义P

b无统计学意义 b有高度统计学意义 b有统计学意义不能肯定b有无统计学意义 a有统计学意义

两样本均数的/检验若α＝0．05t＝1.2则统计推断的结论为

两样本均数的差别无统计学意义两样本均数的差别有统计学意义两总体均数的差别无统计学意义两总体均数的差别有统计学意义无法判断

对于直线相关与回归分析若r有统计学意义P＜0.05则

b有统计学意义 b无统计学意义两变量之间有高度相关 r大于0 b大于0

若某成年女性体重为2.320μg/g其分光光密度为多少

SPSS的Bivariate过程进行 Pearson直线相关分析，得 r = 0.994，P=0.000，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为样品中铬的含量与分光光密度之间存在正相关关系，铬的含量越高，分光光密度也越高。 SPSS的Linear过程进行简单直线回归分析，得：①复相关系数 R=0.994，决定系数 R2=0.987。②回归方程的方差分析： F=624.728，P=0.000，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为两变量的直线回归方程有统计学意义。③ a=0.002，b=0.136，tb=24.995，P=0.000。按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为铬的含量与分光光密度之间存在直线回归关系。④铬的含量推算分光光密度的直线回归方程为 y=0.002+0.136x。将x =0.987代入回归方程，求得 y=0.136，即铬的含量为 0.987时，其分光光密度为 0.136。将x =2.320代入回归方程，求得 y=0.318，即铬的含量为 2.320时，其分光光密度为 0.318 由于铬含量的实测值范围是 0.063～1.270，2.320已超出此范围，不宜用该回归方程来估计其分光光密度值。

样品中铬的含量与分光光密度之间是否有相关关系

SPSS的Bivariate过程进行 Pearson直线相关分析，得 r = 0.994，P=0.000，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为样品中铬的含量与分光光密度之间存在正相关关系，铬的含量越高，分光光密度也越高。 SPSS的Linear过程进行简单直线回归分析，得：①复相关系数 R=0.994，决定系数 R2=0.987。②回归方程的方差分析： F=624.728，P=0.000，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为两变量的直线回归方程有统计学意义。③ a=0.002，b=0.136，tb=24.995，P=0.000。按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为铬的含量与分光光密度之间存在直线回归关系。④铬的含量推算分光光密度的直线回归方程为 y=0.002+0.136x。将x =0.987代入回归方程，求得 y=0.136，即铬的含量为 0.987时，其分光光密度为 0.136。将x =2.320代入回归方程，求得 y=0.318，即铬的含量为 2.320时，其分光光密度为 0.318 由于铬含量的实测值范围是 0.063～1.270，2.320已超出此范围，不宜用该回归方程来估计其分光光密度值。

样品中铬的含量与分光光密度之间是否有直线回归关系如有请写出直线回归方程

SPSS的Bivariate过程进行 Pearson直线相关分析，得 r = 0.994，P=0.000，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为样品中铬的含量与分光光密度之间存在正相关关系，铬的含量越高，分光光密度也越高。 SPSS的Linear过程进行简单直线回归分析，得：①复相关系数 R=0.994，决定系数 R2=0.987。②回归方程的方差分析： F=624.728，P=0.000，按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为两变量的直线回归方程有统计学意义。③ a=0.002，b=0.136，tb=24.995，P=0.000。按α=0.05水准，拒绝H0，接受H1，可认为铬的含量与分光光密度之间存在直线回归关系。④铬的含量推算分光光密度的直线回归方程为 y=0.002+0.136x。将x =0.987代入回归方程，求得 y=0.136，即铬的含量为 0.987时，其分光光密度为 0.136。将x =2.320代入回归方程，求得 y=0.318，即铬的含量为 2.320时，其分光光密度为 0.318 由于铬含量的实测值范围是 0.063～1.270，2.320已超出此范围，不宜用该回归方程来估计其分光光密度值。

两样本率比较的卡方检验统计推断的结果为 P>0.05则结论为

两样本率差别无统计学意义两样本率的差别有统计学意义两总体率的差别无统计学意义两总体率的差别有统计学意义两总体率差别不大

检验总体直线回归方程是否有统计学意义可采用

Z 检验或 χ2 检验方差分析或 t 检验方差分析或秩和检验 Z 检验或 t 检验以上都不对

在回归方程中回归系数上的系统计学意义是什么

b为直线的斜率如果x改变一个单位，y一定改变b个单位如果x改变一个单位，y最大可能改变b个单位如果x改变一个单位，y最小改变b个单位如果x改变一个单位，y平均致变b个单位

理论意义检验是利用统计学中的抽样理论来检验样本回归方程中的可靠性

对一元线性回归方程是否具有普遍性通过统计检验进行统计检验应包括

检验回归方程对样本数据的拟合程度，通过判定系数来分析对回归方程线性关系的检验对回归方程中回归系数显著性进行检验序列相关性检验多重共线性检验

对某样本的相关系数进行假设检验结果tr

两变量一定存在直线关系若建立回归方程，回归系数无统计学意义两变量间一定存在相关关系两变量不存在直线相关的可能性小于5％两变量间一定不存在相关关系

对于直线相关与回归分析若r有统计学意义P