回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小（）
计算题：某汽车生产商欲了解广告费用（万元）对销售量（辆）的影响。收集了过去12年的有关数据，通过分析得到：方程的截距为363，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1600，残差平方和SSE=450。要求： （1）写出销售量y与广告费用x之间的线性回归方程。 （2）假如明年计划投入广告费用为25万元，根据回归方程估计明年汽车销售量。 （3）计算判定系数R2 ，并解释它的意义。
已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。
总变动平方和（SST）、回归平方和（SSR）、回归残差平方和（SSE）三者之间的关系可表示为SST=（）。
在直线回归分析中，如果算得回归系数b>0，则（）。
总变差平方和SST、回归平方和SSR、回归残差平方和SSE之间的关系是（）。
欲对某地25名7～10岁儿童体重与肺活量回归系数进行假设检验，不可采用（）
在直线回归分析中，如果算得回归系数b>0，则（）
计算题：某调查公司研究出租司机每天收入（元）与行驶里程（公里）之间的关系。对30位出租车司机进行调查，并根据每天的收入y、行驶里程x进行回归，得到：方程的截距为162，回归系数为0.6，回归平方和SSR=2600，残差平方和SSE=513。要求： （1）写出每天的收入y与行驶里程x之间的线性回归方程。 （2）假如某司机某天行驶了300公里，根据回归方程估计他该天的收入。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
对变量X、Y进行回归分析，得回归方程Y=25.2+7.2X。若计算该组数据的相关系数，应该有（）
判定系数R2的值越大，则回归方程（）。
直线回归与相关分析中，回归系数b=-2．689，P<0．05则（）
在k元回归中，n为样本容量，SSE为残差平方和，SSR为回归平方和，则对回归方程线性关系的显著性进行检验时构造的F统计量为（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517051733335.jpg
欲对某地25名7～10岁儿童体重与肺活量回归系数进行假设检验，不可采用（）.
根据某地区2001～2009年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0.9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。
◑在直线回归分析中，如果算得回归系数b>0，则( )◑A.不需要进行假设检验确定β是否等于零◑B.还需进行假设检验确定β是否等于零◑C.β大于0◑D.β等于0◑E.β小于0
回归直线拟合的好坏取决于SSR、SSE及SST的大小，其关系是
判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
回归直线拟合的好坏取决于SSR,SSE及SST的大小，().
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
在直线回归分析中，如果算得回归系数b＞0，则（)
【多选题】一元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验，若原假设成立则 。
41、已知回归平方和SSR=4854，残差平方和SSE=146，则判定系数R^2=
【填空题】一元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验，假设样本个数为n，则自由度是 。
