如果结果不匹配，请 
更多“利用一个回归方程，两个变量可以互相推算。（)”相关的问题
A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
A.推算身高的方法有平均比率系数法和回归方程法
B.老年时期，手印变小，乳突纹线变窄，小犁沟变宽，纹线密度最稀。
C.胖体态，人的手印乳突纹线宽，纹线密度小，屈肌褶纹分枝相对较少，皱纹亦少。
D.体力劳动者，乳突纹线不清晰，不完整，细节特征有时难以区分，非体力劳动者 纹线一般具有清晰、完整的特征。
A.可以根据输出结果中的p值判断两个变量之间的相关关系是否显著
B.输出结果中两个变量间的相关系数的取值范围是0到1，数值越小，两者相关关系越强
C.可以根据输出结果中两个变量之间的相关系数判断两者的相关性
D.输出结果中的值越大，表明对应的两个变量之间的相关系越显著
E.输出结果中两个变星间的相关系数的取值范用是到1，数值越大两者相关系越盟
A.用回归方程求得每一个人的预测效标分数，将该分数与实际效标分数相比较，获得差异分数D，如果D的绝对指很大，说明测验中可能存在干涉变量
B.根据样本团体的组成分析，找出对照组，分别计算效度，从而找出干涉变量
C.对于预测团体，根据某些意见的干涉变量将其区分为预测性高和预测性低的两个亚团体对于预测性高的团体，获得测验效度就会有所提高
D.兴趣就是干涉变量，去掉对兴趣的研究
A.移除两个共线变量
B.不移除两个变量，而是移除一个
C.移除相关变量可能会导致信息损失，可以使用带罚项的回归模型（如ridge或lassoregression）
A.回归分析和相关分析有着密切的联系，它们是同一个问题的两个不同方面
B.相关分析是双向的，而回归分析是单向的
C.当相关系数为0时，也可以进行回归分析
D.当相关系数为1时，就可以准确的根据一个变量预测另一个变量
A.人推车时，人也受到车给人的推力
B.两个物体只要互相接触，就一定发生力的作用
C.用手捏一个空易拉罐，易拉罐变瘪了，表明力可以使物体发生形变
D.排球运动员扣球使球运动方向发生了改变，表明力可以改变物体的运动状态
