已知某一元线性回归模型的判定系数R2M，则自变量与因变量之间的相关系数为（）
A: 0.4
B: 0.6
C: 0.8
D: 1.0
A: 0.4
B: 0.6
C: 0.8
D: 1.0
C
举一反三
- 一元线性回归模型与多元线性回归模型的区别在于只有一个( )。 A: 因变量 B: 自变量 C: 相关系数r D: 判定系数r<sup>2</sup>
- 一元线性回归模型与多元线性回归模型的区别在于【】 A: 因变量 B: 自变量 C: 相关系数 D: 判定系数
- 多远线性回归模型与一元线性回归模型的区别在于不止一个（） A: 判定系数R^2 B: 估计标准误差 C: 因变量 D: 自变量
- 在对一元回归方程进行显著性检验时，得到判定系数0.8，则（ ） A: 系数越大，则方程的预测效果更好 B: 系数越大，回归方程因变量解释的部分越多 C: 系数越大，则自变量的回归对因变量的相关关系越显著 D: 回归方程中自变量与因变量之间的相关系数可能小于0.8
- 若变量x与y之间的相关系数r=0.8，则回归方程的判定系数R²= A: 0.8 B: 0.89 C: 0.64 D: 0.4
内容
- 0
已知某一直线回归方程的判定系数为 0.81，则自变量与因变量之间的相关系数为
- 1
已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（） A: 0.64 B: 0.8 C: 0.4D
- 2
在一元线性回归中，判定系数R²的平方根等于自变量和因变量的相关系数
- 3
若变量x与y之间的相关系数r=0.8，则回归方程的判定系数[img=21x22]1802e3ee64ab993.png[/img]= A: 0.8 B: 0.89 C: 0.4 D: 0.64
- 4
若变量x与y之间的相关系数r=0.8，则回归方程的判定系数[img=21x22]1803035f1be335a.png[/img]= A: 0.8 B: 0.89 C: 0.4 D: 0.64