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，残差平方和为275，在α=0.05下，F分布的临界值为5.32，则有结论（）

根据回归常数计算相关系数。若y依x的回归方程为yˆ=9-3.60x，x依y的回归方程为xˆ=6-0.24y。 已知y倚x的回归方程为：y＝ax＋b，则可直接导出x倚y的回归方程为：x＝（1/a）y－b/a。 已知y倚x的回归方程为：y＝ax＋b，则可直接导出x倚y的回归方程为：x＝（1/a）y－b/a（） 在生产过程中，研究温度y与某物质的质量X的线性回归方程时，收集了l0组数据，求得回归平方和为255．4，残差平方和为27．5，在显著性水平0．05时，的临界值为5．32，则结论是（） 在线性回归方程y＝a＋bx中，回归系数b表示 y倚x的回归方程与x倚y的回归方程，两者的相关系数总是相等的。 中国大学MOOC: y倚x的回归方程与x倚y的回归方程，两者的回归系数总是相等的。 对于一元线性回归方程y＝120＋0.89x，下列说法错误的是（） 在一元线性回归方程y=a+bλ中，a= 自变量X、依变量Y的单位改变的时候，一元线性回归方程保持不变。（） 从回归方程y=6.2-0.8x可以得出()。 从回归方程y=6．2-0．8x可以得出( )。 估计线性回归方程y=β0 +β1x中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则（） 估计线性回归方程y=β0 +β1x中的回归参数β0、β1时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则（） 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（）。 对于一元线性回归方程Y=β0+β1X+ε，确定β0和β1的方法是（ ）。 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;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;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r统计控制的目标。(　　) 估计的线性回归方程 在线性回归方程中（ ） 标准的回归方程y=a+bx中，字母x是（）