建立回归直线方程，解释回归系数b的实际意义。
对双变量资料作直线相关分析时，所建立的直线回归方程与各散点之间的关系是（）。
由某商品广告费用（万元）与销售收入（万元）的有关数据建立的一元线性回归方程为？=-10.25+6.88x，根据回归方程进行推算，则以下叙述正确的是（）。
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到结论是（）.
根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。
以x为自变量，y为因变量，使用最小二乘法建立回归直线方程。
为了评价回归方程的效果，一般应计算（）等统计指标。
在一个试验设计的分析问题中，建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种方法：一是对各因子的代码值（CodeUnits）建立回归方程；二是直接对各因子的原始值（UncodedUnits）建立回归方程。在判断各因子或交互作用是否影响显著时，要进行对各因子回归系数的显著性检验，可以使用这两种方法中的哪一种（）？
建立一个回归方程，且b有显著意义，则有一定把握认为x和y之间存在因果关系。
我国的GDP与印度的人口之间的相关系数大于0.8，因此两者可以建立回归方程。
某校对统计系的学生学习统计学的时间（x）与考试成绩（y）之间的关系进行测定，建立了线性回归方程y=215-0．6x，该方程参数的计算（）
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）
如果对线性回归方程检验不能通过，就不能用所建立的回归方程进行分析。
自相关回归分析市场预测法，是根据同一市场现象变量在（）中各个变量值之间的相关关系，建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
根据两个变量的l8对观测数据建立一元线性回归方程。在对回归方程作检验时，残差平方和的自由度为（）。
（判断题） 我国的 GDP 与印度的人口之间的相关系数大于 0.8 ，因此两者可以建立回归方程。
回归分析就是用试验或调查得到的样本数据，建立回归方程并对其进行测验显著，应用该方程对相应参数进行估计，从而达到预测（报）目的一种统计分析方法。
已知n=5，∑x=15，∑x2=55，∑xy=506，∑y=158，∑y2=5100，（）建立直线回归方程
建立变量x、y间的直线回归方程，回归系数的绝对值｜b｜越大，说明
回归分析方法：(甲)编制相关图表(散点图、依存关系分析表)；(乙)计算相关系数，反映变量之间相关的密切程度和相关方向；(丙)建立回归方程，进行估计预测。
若已建立了用某种能力测验分数（X）预测学生数学成绩（Y）的直线回归方程，且已知两者的积差相关系数为0.80，则该回归方程的测定系数应为（）
研究青春发育与远视率（对数视力)的变化关系，测得结果如下表:试建立曲线回归方程y
若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
25、最优回归方程是在特定试验条件下建立的。
