下列关于线性回归模型的“线性”理解正确的是
A: 因变量Y对于未知回归系数[img=11x23]1803118fd0dd60f.png[/img]是线性
B: 因变量Y对于自变量X是线性的
C: 模型中允许存在出现[img=34x26]1803118fd9d7dae.png[/img]这样的项
D: 模型中允许存在[img=31x23]1803118fe23318a.png[/img]这样的项
A: 因变量Y对于未知回归系数[img=11x23]1803118fd0dd60f.png[/img]是线性
B: 因变量Y对于自变量X是线性的
C: 模型中允许存在出现[img=34x26]1803118fd9d7dae.png[/img]这样的项
D: 模型中允许存在[img=31x23]1803118fe23318a.png[/img]这样的项
举一反三
- 下列关于线性回归模型的“线性”理解正确的是 A: 因变量Y对于未知回归系数是线性 B: 因变量Y对于自变量X是线性的 C: 模型中允许存在出现这样的项 D: 模型中允许存在这样的项
- 在一元线性回归模型 [img=131x23]18034b17ef0b5e9.png[/img]中，y通常称为（ ） A: 回归元 B: 自变量 C: 被解释变量 D: 因变量
- 下列关于线性回归模型[img=246x25]1803118f7ba1b84.png[/img]表述错误的是 A: 模型中[img=17x23]1803118f846e6c2.png[/img]称作截距系数 B: 因变量Y必须是一个连续型的变量 C: 自变量X必须是一个连续型的变量 D: [img=75x25]1803118f8d7b0d2.png[/img]称作斜率系数，以[img=17x23]1803118f95c40d4.png[/img]为例，可以理解为在控制其他因素不变的情况下，自变量[img=22x22]1803118f9f37e41.png[/img]对因变量Y的影响程度
- 下列关于线性回归模型[img=236x25]1803118a56c19df.png[/img]表述错误的是（ ） A: 模型中[img=17x23]1803118a5eb0cb4.png[/img]称作截距系数 B: 因变量Y必须是一个连续型的变量 C: 自变量X必须是一个连续型的变量 D: [img=17x23]1803118a678e816.png[/img],…,[img=17x25]1803118a7056da7.png[/img]称作斜率系数，以[img=17x23]1803118a678e816.png[/img]为例，可以理解为在控制其他因素不变的情况下，自变量[img=22x22]1803118a820a0ab.png[/img]对因变量Y的影响程度
- 自变量x与因变量y的数据如下表所示,一元线性回归预测模型中的系数a为( )[img=385x138]17e43cb9f732a8e.jpg[/img] A: –27.69 B: –36.78 C: –56.98 D: –60.56