如果两个变量的变动方向—致,同时呈上升或下降趋势,则二者是正相关关系。( )
错
对
回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。
错
对
只有当相关系数接近于+1时,才能说明两变量之间存在高度相关关系。
错
对
对于一元线性回归分析来说( )。
两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量
回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值
可能存在着y依x和x依y的两个回归方程
回归系数只有正号
确定回归方程时,尽管两个变量也都是随机的,但要求自变量是给定的
下列有关线性回归分析的说法中正确的是()。
自变量不是随机变量,因变量是随机变量
因变量和自变量不是对等的关系
利用一个回归方程,因变量和自变量可以相互推算
根据回归系数可判定因变量和自变量之间相关的方向
对于没有明显关系的两变量可求得两个回归方程
相关关系按其变动方向的不同可分为( )。
完全相关
负相关
非线性相关
不完全相关
正相关
(一)为预测我国居民对电子表的需求量,定义变量“商品价格”(x1,单位:元/件)、“消费者人均月收入”(x2,单位:元)及“商品需求量”(y,单位:件),建立多元线性回归方程如下:y=4990.519-35.66597x1+6.19273x2,请根据上述结果,从{TSE}备选答案中选出正确答案。{TS}两个回归系数的经济意义为( )。
35.66597表示,商品价格每变动1元,商品需求量平均变动35.66597件
35.66597表示,在消费者人均月收入不变的条件下,商品价格每变动1元,商品需求量平均变动35.66597件
6.19273表示,在商品价格不变的条件下,消费者人均月收入每变动1元,商品需求量平均变动6.19273件
6.19273表示,消费者人均月收入每变动1元,商品需求量平均变动6.19273件
进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。( )
错
对
可用来判断现象相关方向的指标有( )。
相关系数
回归系数
回归方程参数n
估计标准误
x、y的平均数
相关系数r的数值( )。
可为正值
可为负值
可大于1
可等于-1
可等于1