直线回归及其回归方程有何用途？
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多重线性回归分析中，要描述回归方程，应采用（）。
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某研究者分别在8岁和9岁的男孩中各随机抽取8人，测量了他们的身高，得到下列资料。 请回答下列问题 如果这两组资料满足每组资料服从正态分布并且方差齐性，现以年龄为自变量，身高为因变量，请验证：年龄与身高的资料满足简单线性回归对资料的要求，并写出总体回归方程，并用年龄＝8和年龄＝9分别代入总体回归方程，解出总体回归系数。
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求得Y关于X的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是对（）作出统计推断。
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在简单线性回归分析中，Sy·x（又称剩余标准差）反映（）。
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如果对简单线性回归模型进行假设检验的结果是不能拒绝H0，这就意味着（）
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在求出Y关于X变化的线性回归方程后，发现将原始数据中的某一点（xk，yk）的横坐标值代入方程所得的值不等于yk，则可以认为（）。
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Logistic回归与多元线性回归有何不同？两种方法各有何特点？
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检验总体直线回归方程是否有统计学意义，可采用（）。
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