Az检验
Bt检验
CF检验
D卡方检验
在多元线性回归模型中,若自变量xj对因变量y的影响不显著,则它的回归系数Bj的取值可能是()。
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在多元线性回归中,对参数作了t检验后为什么还要作方差分析和F检验?
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多元线性回归模型中的回归系数β2表示()
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多元线性回归模型中回归系数的最小二乘估计量是确定性变量。
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一家货物运输公司想研究运输费用与货物类型的关系,并建立运输费用与货物类型的回归模型,以此对运输费用作出预测。该运输公司所运输的货物分为两种类型:易碎品和非易碎品。下表给出了15个路程大致相同,而货物类型不同的运输费用数据。 检验模型的线性关系是否显著(a=0.05)。
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在线性相关条件下,研究两个和两个以上自变量对两个以上因变量的数量变化关系,称为多元线性回归分析。
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下面是7个地区2000年的人均国内生产总值(GDP)和人均消费水平的统计数据: 检验回归方程线性关系的显著性(a=0.05)。
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根据两个自变量得到的多元回归方程为,并且已知n=10,SST=6724.125,SSR=6216.375,。要求: (1)在a=0.05的显著性水平下,x1,x2与y的线性关系是否显著? (2)在a=0.05的显著性水平下,β1是否显著? (3)在a=0.05的显著性水平下,β2是否显著?
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某汽车生产商欲了解广告费用x对销售量y的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的有关结果: (1)求A、B、C的值; (2)销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的? (3)销售量与广告费用之间的相关系数是多少? (4)写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。 (5)检验线性关系的显著性 (a=0.05)
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