线性回归是对两个具有（ ）的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。 A．相同关系 B．不同关系 C．相关关系 D．相似关系

题目

线性回归是对两个具有（ ）的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。 A．相同关系 B．不同关系 C．相关关系 D．相似关系

相似考题

1.对拟合的直线回归方程进行显著性检验的必要性在于（ ）。A．样本量不够大B．样本数据对总体没有很好的代表性C．回归方程中所表达的变量之间的线性相关关系是否显著D．需验证该回归方程所揭示的规律性是否显著

2.线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。（ ）

3.对拟合的直线回归方程进行显著性检验的必要性在于( )。A．样本量不够大B．样本数据对总体没有很好的代表性C．回归方程中所表达的变量之间的线性相关关系是否显著D．需验证该回归方程所揭示的规律性是否显著

4.对一元线性回归方程是否具有普遍性通过统计检验进行，统计检验应包括( )。A．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B．对回归方程线性关系的检验C．对回归方程中回归系数显著性进行检验D．序列相关性检验E．多重共线性检验

参考答案和解析
正确答案：C
考点：了解相关关系、时间数列的概念和分类。见教材第四章第四节，P171。
更多“线性回归是对两个具有( )的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程。 A.相同关系 B.不同关系 ”相关问题

  • 第1题：

    相关分析是对两具有相关关系的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。（）


    答案：错
    解析：
    一元线性回归是对两个具有相差关系的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而在相关分析的基础上连行指标预测。

  • 第2题：

    下列关于t检验与F检验的说法正确的有（ ）。
    Ⅰ.对回归方程线性关系的检验是F检验
    Ⅱ.对回归方程线性关系的检验是t检验
    Ⅲ.对回归方程系数显著性进行的检验是F检验
    Ⅳ.对回归方程系数显著性进行的检验是t检验

    A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    B.Ⅰ.Ⅳ
    C.Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
    D.Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ

    答案：B
    解析：
    回归方程的显著性检验方法有:①对回归方程线性关系的检验，采用F检验;②对回归方程系数显著性进行的检验，采用七检验。线性关系的检验主要是检验因变量同多个自变量的线性关系是否显著，回归系数检验则是对每一个回归系数分别进行单独的检验，它主要用于检验每个自变量对因变量的影响是否都显著。

  • 第3题：

    下列关于t检验与F检验的说法正确的有( )。

    A.对回归方程线性关系的检验是F检验
    B.对回归方程线性关系的检验是t检验
    C.对回归方程系数显著性进行的检验是F检验
    D.对回归方程系数显著性进行的检验是t检验

    答案：A,D
    解析：
    回归方程的显著性检验方法有：①对回归方程线性关系的检验，采用F检验；②对回归方程系数显著性的检验，采用t检验。线性关系的检验主要是检验因变量同多个自变量的线性关系是否显著，回归系数检验则是对每一个回归系数分别进行单独的检验，它主要用于检验每个自变量对因变量的影响是否都显著。

  • 第4题：

    关于一元线性回归的正确表述有（　　）。

    A.用来计算相关系数
    B.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型
    C.只涉及一个自变量
    D.使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数
    E.用决定系数来测度回归直线对样本数据的拟合程度

    答案：B,C,D,E
    解析：
    一元线性回归，是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。只及一个自变量，在现实中，模型的参数β0、β1都是未知的，需要利用样本数据去估计，采用的估计方法是最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计β0、β1的方法。决定系数，也称为R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。决定系数的取值在0到1之间，决定系数越接近1，回归直线的拟合效果越好。

  • 第5题：

    下列关于t检验与F检验的说法正确的有（ ）。
    Ⅰ.对回归方程线性关系的检验是F检验
    Ⅱ.对回归方程线性关系的检验是t检验
    Ⅲ.对回归方程系数显著性进行的检验是F检验
    Ⅳ.对回归方程系数显著性进行的检验是t检验

    A.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
    B.Ⅱ.Ⅳ
    C.Ⅰ.Ⅳ
    D.Ⅱ.Ⅲ

    答案：C
    解析：
    回归方程的显著性检验方法有：①对回归方程线性关系的检验，采用F检验;②对回归方程系数显著性进行的检验,采用t检验。线性关系的检验主要是检验因变量同多个自变量的浅性关系是否显著，回归系数检验则是对每一个回归系数分别进行单独的检验，它主要用于检验每个自变量对因变量的影响是否都显著。

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