AS值
BF值
Cr值
DY值
一元线性回归分析中,关于回归系数显著性检验的t检验、回归方程显著性的F检验、相关系数显著性的t检验,以下描述最正确的是()。
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对一元回归模型进行显著性检验的方法有()
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对一元回归模型进行显著性检验的方法有()
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二元线性回归方程通过()来确定回归系数。
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在多元回归模型的检验中,目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是()
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在多元回归模型的检验中,目的是检验每一个自变量与因变量在指定显著性水平上是否存在线性相关关系的检验是()
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为检验一元线性回归方程预测模型的可靠性,可借助数理统计方法进行验证,具体检验项目有()。
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回归分析的数据资料问题中,因变量和自变量的纵向资料或横向资料是回归分析的定量分析依据。如果观察值个数太少会使回归模型统计检验不具有显著性或预测的置信区间变宽。应尽量多搜集数据量,一般以n>60为好。同时对所搜集的数据资料要进行分析,如果数据序列含有季节变化,为了得到准确结果,在进行回归分析前必须从数据序列中消除季节因素。
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某种纤维原有的平均强度不超过6克,现通过改进工艺来提高其平均强度。研究人员测得了100个关于新纤维的强度数据,发现其均值为6.35。假定纤维强度的标准差仍保持为1.19不变,在5%的显著性水平下对该问题进行假设检验。
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