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b为( )[img=397x129]17e43c21779f515.jpg[/img]
A: 10.65
B: 15.46
C: 16.98
D: 24.86
A: 10.65
B: 15.46
C: 16.98
D: 24.86
D
举一反三
- 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
- 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
- 在一元回归分析中，因变量y倚解释变量x与因变量x倚解释变量y的方程相同。
- 一元线性回归分析中两个变量是平行关系,x称为自变量,y称为依变量。( )
- 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
内容
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以下关于一元线性回归分析说法中错误的一项是（）。 A: 自变量X是确定性变量，因变量Y是随机性变量 B: 进行参数估计的方法是最小二乘法 C: 自变量X与因变量Y之间存在确定的函数关系 D: 若回归方程没有通过显著性检验，说明两者之间不存在线性回归关系
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回归分析与相关分析的区别是：相关分析中，变量x变量y处于平等的地位；回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的地位，x称为自变量，用于预测因变量的变化。
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一元线性回归模型是用于分析一个自变量X与一个因变量Y之间线性关系的数学方程。（）
- 3
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
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如果预测对象与主要影响因素之间存在线性关系，将预测对象作为因变量y，将主要影响因素作为自变量x，即引起因变量y变化的变量，则它们之间的关系可以用一元线性回归模型表示为y＝a＋bx＋e；其中：a是______。 A: 残差项 B: 回归常数 C: 回归系数 D: 回归余项