线性回归模式的假设之一是，误差项ei是（）随机变量，其均值为零，均方差为一常数。
若船位与物标的距离为15′，而在观测方位时有±1°的均方误差，则方位位置线的均方误差为（）。
某聚苯乙烯试样的分子量为416000，试估算其无扰链的均方末端距（已知特征比Cn=12）。
协方差大于零时，两个变量之间为正相关关系
协方差小于零时，两个变量之间为负相关关系
在线性规划问题中，形如≤形式的约束条件为转化为标准形式，需要加入的变量为（）
在线性回归预测方法中，F检验可以说明每个自变量xi与因变量y的相关关系是否显著。
已知某信号的自相关函数R x （t）= https://assets.asklib.com/psource/201411071830084024.jpg ，则该信号的均方值Ψ 2 x =（）。
协方差等于零时，两个变量之间为完全不相关关系
在两方位定位中，若其它条件都一样，仅两物标的距离大一倍，则船位的均方误差将（）。
在线性相关条件下，研究两个和两个以上自变量对两个以上因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析。
未在线性规划模型之非负条件中加以限制的未知变量称为（）。
在线性相关条件下，若自变量的方差为4，因变量的方差为25，且二者的相关系数为0.8时，则其回归系数为（）。
均方差s越小，说明随机变量x
随机变量A和B的协方差为5，相关系数为0.5。如果A的方差为12，那么B的方差为多少？
设两个相互独立的随机变量X和Y的方差分别是4和2，则随机变量3X - 2Y的方差为（）。
8、在样本容量确定的情况下，新加入一个与原来存在的自变量有相关性的自变量会使得参数估计量的方差变大。
在无风流情况下,绘画在海图上的航线航向的均方误差mc为__。（m0——读取罗经航向的均方误差,mΔc—选定罗经差的均方误差,mK——操舵不稳产生的航向均方误差,mD—作图的航向均方误差。）（）
在线性相关关系中，若两个变量的变动方向相反，一个变量数值增加，另一个变量数值随之减少，则称为（）
1、使用数据集Sample10_02.sav完成t检验，简要说明统计显著性情况 使用数据集Sample10_03.sav完成变量Burglary、Larcenytheft、Vehicletheft的矩阵散点图和相关系数表，分别从主观判断和系数说明角度简要说明三变量两两之间的线性相关性强度 使用数据集Sample10_03.sav，以Violentcrime为因变量，以Propertycrime为自变量完成线性回归方程的求取，并对汇总表和方差分析表进行简要解读
1、为什么无扰链的均方末端距大于自由连接链的均方末端距？
10、随着温度升高，高分子链的均方旋转半径会如何变化？
9、设随机变量X和Y的数学期望都是2，方差分别为1和4，而相关系数为0.5，则根据切比雪夫不等式P{|X – Y| ³ 6} £（）．
2、2. 通过图示检验法可以发现哪个解释变量可能引起异方差性。
