单选题

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换一换

A.两变量间不存在任何关系 B.两变量间存在线性关系 C.两变量间无线性的可能性很大 D.样本回归系数和总体回归系数不等的可能性P>5% E.样本回归系数和总体回归系数相等的可能性P>5%

答案

单选题
在回归分析中，若tb＜t0.05,n-2可认为

A.两变量间不存在任何关系 B.两变量间存在线性关系 C.两变量间无线性的可能性很大 D.样本回归系数和总体回归系数不等的可能性 E.样本回归系数和总体回归系数相等的可能性P＞5%

答案


主观题
在Y和X的回归分析中，若tb＜t0.05，ν，可认为：

答案


单选题
上颌动脉冀腭段的分支不包括在回归分析中，若tb

A.两变量间不存在任何关系 B.两变量间存在线性关系 C.两变量间无线性的可能性很大 D.样本回归系数和总体回归系数不等的可能性P>5％ E.样本回归系数和总体回归系数相等的可能性P>5％

答案

单选题
在双变量正态分布的相关回归分析中，tr和tb的关系是（）

A.tr＞tb B.tr＜tb C.tr≠tb D.tr≈tb E.tt＝tb

答案


单选题
在双变量正态分布的相关回归分析中，tr和tb的关系是（）

A.tr＞tb B.tr＜tb C.tr≠tb D.trtb E.tt＝tb

答案


A3A4型（医学类共用题干-单选）
若每日吸烟量也服从正态分布，对该资料进行相关和回归分析，则tr与tb的关系是

A.tr＞tb B.tr＜tb C.tr=tb D.tr≥tb E.tr≤tb

答案


单选题
在回归分析中，若[KSB_712.gif]，可认为

A.样本回归系数和总体回归系数不等的可能性P＞5％ B.样本回归系数和总体回归系数相等的可能性P＞5% C.两变量间无线性的可能性很大 D.两变量间存在线性关系 E.两变量间不存在任何关系

答案


单选题
某医师调查得10名女中学生体重X（kg）与肺活量Y（L），经直线回归分析知，b=0.0748，若tb>t0.058，按α=0.05可认为（）

A.肺活量与体重大小无关 B.肺活量随体重增加而增加 C.体重与肺活量间有函数关系存在 D.体重与肺活量均值差别有统计学意义 E.体重与肺活量间无线性相关关系存在

答案


单选题
在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（）

A.r=0.75 B.r=-0.97 C.R²=0.75 D.R²=0.90

答案

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在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是()。 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是（） 某医师调查得10名女中学生体重X（kg）与肺活量Y（L），经直线回归分析知，b=0.0748，若t某医师调查得10名女中学生体重X（kg）与肺活量Y（L），经直线回归分析知，b=0.0748，若tb＞t0.05,8 ，按α＝0.05水准，可认为（） 某医师调查得 10 名女中学生体重 X（kg）与肺活量 Y（L），经直线回归分析知，b=0.0748，若 tb＞t0.05，8 若按 a=0.05 可认为（） 某医师调查得10名女中学生体重X（kg)与肺活量Y（L)，经直线回归分析知，b=0.0748，若如tb>t0.05，8，按a=0.05可认为 在一元线性回归分析中，若相关系数为r，回归方程拟合程度最好的是( )。 若两变量满足线性回归分析的条件且总体回归系数β=0.5，则样本回归系数b____。 中国大学MOOC: 逐步回归分析中，若增加自变量的个数，则 回归分析中拟合曲线得出后看P值，若P值小于（）是为要因 在直线回归分析中,若已知Y对X存在回归关系,则X为任一值均可根据回归方程算得Y的估计值 在回归分析，用判定系数说明回归直线的拟合程度，若判定系数r²越接近1，说明回归直线的（） 相关与回归分析中，正确的是相关与回归分析中，正确的是（） 中国大学MOOC: 若回归分析的结果中，截距项检验时pr>|t|=0.5782，则应（）。 线性回归分析中（）。 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础，线性回归模型的基本假设是（） 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假硅是( )。 回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（）。 一元线性回归分析预测法是回归分析预测中()的方法。 回归分析不包括（）回归分析。 回归分析中定义的（）。

A. 两变量间不存在任何关系 B. 两变量间存在线性关系 C. 两变量间无线性的可能性很大 D. 样本回归系数和总体回归系数不等的可能性P>5% E. 样本回归系数和总体回归系数相等的可能性P>5%

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A. 两变量间不存在任何关系

B. 两变量间存在线性关系

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