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.根据如下样本数据   得到的回归方程为,则(  ).

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a>0,b>0  a>0,b<0  a<0,b>0  a<0,b<0  
回归方程  回归模型  估计的回归方程  理论回归方程  
由样本数据得到的回归方程为x+必过样本点的中心   残差平方和越小的模型,拟合的效果越好   用相关指数R.2来刻画回归效果,R.2的值越小,说明模型的拟合效果越好   若变量y和x之间的相关系数r=-0.936 2,则变量y和x之间具有线性相关关系  
t检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著  t检验是从回归效果检验回归方程的显著性  F检验是检验解释变量xi对因变量y的影响是否显著  F检验是从回归效果检验回归方程的显著性  
等于0.8451  等于0.8269  统计含义是:亩产量的全部离差中,有84.51%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释  统计含义是:亩产量的全部离差中,有82.69%可以由降雨量与气温的二元回归方程所解释  
样本数据对总体没有很好的代表性  检验回归方程中所表达的变量之间的线性相关关系是否显著  样本量不够大  需验证该回归方程所揭示的规律性是否显著  
a>0, b<0  a>0,b>0   a<0,b<0  a<0,b>0  
a>0,b>0  a>0,b<0   a<0,b>0  a<0,b<0  
a>0,b<0  a>0,b>0   a<0,b<0  a<0,b>0  
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  
a>0,b>0  a>0,b<0   a<0,b>0  a<0,b<0  
由样本数据得到的回归方程=bx+a必过样本中心()   残差平方和越小的模型,拟合的效果越好   用相关指数R2来刻画回归效果,R2越小,说明模型的拟合效果越好   若变量y和x之间的相关系数为r=-0.9362,则变量y和x之间具有线性相关关系  
增加个单位  减少个单位   增加个单位  减少个单位  

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