在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为()
未知类型：{'options': ['', ' [img=109x15]17da5a76a315c7b.gif[/img]', ' [img=83x26]17da5a76b44f040.gif[/img]', ' [img=129x15]17da5a76c2d4d0a.gif[/img]'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['', ' [img=109x15]17da5a76a315c7b.gif[/img]', ' [img=83x26]17da5a76b44f040.gif[/img]', ' [img=129x15]17da5a76c2d4d0a.gif[/img]'], 'type': 102}
举一反三
- 在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为: ( ) 未知类型：{'options': ['', ' [img=125x25]17e43b830395fbe.png[/img]', ' [img=98x29]17e43b830c50f2a.png[/img]', ' [img=150x25]17e43b83149f1e5.png[/img]'], 'type': 102}
- 对于一元线性回归模型[img=456x95]17da6d2866a9ee0.png[/img]，样本回归模型可表示为（ ） 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}
- 已知一质点的运动方程为x=2t，y=-5[img=14x22]180376837067b48.png[/img]（t为时间），则轨迹方程为 未知类型：{'options': ['4y+5[img=18x22]1803768379522de.png[/img]=0', '1803768379522de.png+[img=17x26]180376838bf103f.png[/img]=4', '4y=5[img=18x22]1803768379522de.png[/img]', 'y/x=5/2'], 'type': 102}
- 用性质描述法表示集合{-5 ，5}，正确的是（） 未知类型：{'options': ['{x〡x+5=0}', ' {x〡x-5=0}', ' {x〡[img=50x19]17da5f73610949a.jpg[/img]}', ' [img=112x31]17da5f736ab6c3e.jpg[/img]'], 'type': 102}
- 对于一元线性回归模型[img=360x72]17d60e2f244901e.png[/img]，参数[img=192x96]17d60e2f3570192.png[/img]的OLS估计量[img=192x106]17d60e2f45fb020.png[/img]之间的关系式为（ ），这里[img=176x85]17d60e2f5a3e0db.png[/img]分别为X和Y的样本均值。 未知类型：{'options': ['', '', '', ''], 'type': 102}