A相关系数
B判定系数
Cb的大小
D估计标准误
Ea的大小
计算题:某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了16个地区的数据,并对x、y进行线性回归分析,得到:方程的截距为280,回归系数为1.6,回归平方和SSR=1503000,残差平方和SSE=38000。 要求: (1)写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 (2)假如广告费用投入80000元,根据回归方程估计商品的销售量。 (3)计算判定系数R2,并解释它的意义。
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计算题:某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了20个地区的数据,并对x、y进行线性回归分析,得到:方程的截距为364,回归系数为1.42,回归平方和SSR=1602708.6,残差平方和SSE=40158.07。要求: (1)写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 (2)假如广告费用投入50000元,根据回归方程估计商品销售量。 (3)计算判定系数R2,并解释它的意义。
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计算题:某调查公司研究出租司机每天收入(元)与行驶里程(公里)之间的关系。对30位出租车司机进行调查,并根据每天的收入y、行驶里程x进行回归,得到:方程的截距为162,回归系数为0.6,回归平方和SSR=2600,残差平方和SSE=513。要求: (1)写出每天的收入y与行驶里程x之间的线性回归方程。 (2)假如某司机某天行驶了300公里,根据回归方程估计他该天的收入。 (3)计算判定系数R2,并解释它的意义。
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计算题:某汽车生产商欲了解广告费用(万元)对销售量(辆)的影响。收集了过去12年的有关数据,通过分析得到:方程的截距为363,回归系数为1.42,回归平方和SSR=1600,残差平方和SSE=450。要求: (1)写出销售量y与广告费用x之间的线性回归方程。 (2)假如明年计划投入广告费用为25万元,根据回归方程估计明年汽车销售量。 (3)计算判定系数R2 ,并解释它的意义。
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一元线性回归模型和多元线性回归模型的区别在于只有一个()。
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在回归方程中,若回归系数等于0,这表明()
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常见的线性回归分析有()回归分析和()回归分析。
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模拟回归方程进行分析适用于()。
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简单线性回归分析的特点是()。
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