应用方差分析检验一元线性回归方程的有效性,其回归自由度和残差度分别为:()。
A.1和n–1
B.1和n–2
C.2和n–1
D.2和n−2
A.1和n–1
B.1和n–2
C.2和n–1
D.2和n−2
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.包含回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验
B.根本目的是检验回归方程的斜率是否显著为0
C.在同一显著性水平下,若回归方程显著,则回归系数也显著
D.在同一显著性水平下,若回归系数显著,则回归方程也显著
E.通过卡方检验判断回归方程的显著性
A.生存分析
B.卡方检验
C.多重线性回归
D.方差分析
有关常用的分析工具说法正确的有()。
(A) 最小二乘法是一种有效的相关分析
(B) 天气预报属于判别分析工具的一种应用
(C) 聚类分析是研究“物以类聚”的一种方法
(D) 一元线性回归的自变量只有一个
单位:万元)。
试利用以上数据:
(1)拟合简单线性回归方程,并对回归系数的经济意义作出解释;
(2)计算决定系数和回归估计的标准误差::
(3)对β2进行显著水平为5%的显著性检验:
(4)假定明年1月销售收入为800万元,利用拟合的回归方程预测相应的销售成本,并给出置信度为95%的预测区间。