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因变量多于1个 自变量多于1个 因变量有多于1个的水平 自变量有多于2个的水平
时间序列分析法 趋势分析法 因果关系分析法 一元线性回归法
两个变量之间相关关系的密切程度 两个变量之间相关关系的方向 当自变量增减一个单位时,因变量平均增减的量 当因变量增减一个单位时,自变量平均增减的量 回归模型的拟合优度
自变量是实验员,因变量是一天中的时间 自变量和因变量都是一天中的时间 自变量是温度,因变量是一天中的时间 自变量是一天中的时间,因变量是温度
在两个变量中,只能一个是因,另一个是果 在两个变量中,互为因果 原因变量一定出现在结果变量之前 原因变量和结果变量的变化关系是必然的 原因变量和结果变量的变化关系是偶然的
自变量 x每增加一个单位,因变量 y增加的数量 自变量 x每增加一个单位,因变量 y平均增加或减少的数量 自变量 x每减少一个单位,因变量 y减少的数量 自变量 x每减少一个单位,因变量 y增加的数量
都是随机变量 关系是对等的 都是给定的量 一个是自变量, 一个是因变量
确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定影响待估计现象的主要因素→确定需估计推断的现象→判定自变量与各因变量之间关系→设定回归模型→求解回归参数→对回归模型进行检验→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→设定回归模型→判定自变量与各因变量之间关系→对回归模型进行检验→求解回归参数→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断 确定需估计推断的现象→确定影响待估计现象的主要因素→对回归模型进行检验→判定自变量与各因变量之间关系→求解回归参数→设定回归模型→根据相对最优原则确定回归模型→根据选定的回归模型进行估计与推断
在两个变量中须确定自变量和因变量 一个回归方程只能作一种推算 回归系数只能取正值 要求两个变量都是随机变量 要求因变量是随机的,而自变量是给定的。
两个变量之间相关关系的密切程度 两个变量之间相关关系的方向 当自变量增减一个单位时,因变量平均增减的量 回归分析中保持不变的量 当因变量增减一个单位时,自变量平均增减的量
在0.05的显著性水平下接受原假设,认为自变量对因变量有显著影响 在0.05的显著性水平下拒绝原假设,认为自变量对因变量有显著影响 在005的显著性水平下接受原假设,认为自变量对因变量没有显著影响 在0.05的显著性水平下拒绝原假设,认为自变量对因变量没有显著影响
自变量x每增加一个单位,因变量 y增加的数量 自变量x每增加一个单位,因变量 y平均增加或减少的数量 自变量x每减少一个单位,因变量 y减少的数量 自变量x每减少一个单位,因变量 y增加的数量
两个变量是不对等的 必须区分自变量和因变量 两上变量都是随机的 因变量是随机的 自变量是可以控制的量 回归系数只有一个
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
自变量X每增加一个单位,因变量Y增加的数量 自变量 X每增加一个单位,因变量 Y平均增加或减少的数量 自变量 X每减少一个单位,因变量 Y减少的数量 自变量 X每减少一个单位,因变量 Y增加的数量