求得两变量x和y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）
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（）。
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（）。
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。（）
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，灰0，那么对于x与y两个变量间的相关系数，必有（）。
求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是（）
求得两变量X和Y的线性回归方程后，对回归系数作假设检验的目的是()
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。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b>0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）。
当一元线性回归方程的简单相关系数r=0时，则变量的散点图可能是（）。
当x与y之间的相关关系可用回归方程y=―2.5―0.14x表达时，表明这两个变量之间存在（）
在建立多元线性回归方程以后，同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性，可通过求出（）来进行检验。
为了检验多元线性回归模型中被解释变量与所有解释变量之间线性关系在总体上是否显著，应该采用（）。
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（）。
一元线性回归方程中b大于0，表示两个变量之间存在正相关关系。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＜0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r必有（）。
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。
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
虚拟变量D作为回归中的一次项，与其他解释变量呈相加的关系，这种方式常用来改变线性回归方程的（）。
如果在y关于x的线性回归方程y=a+bx中，b＞0，那么对于x与y两个变量间的相关系数r，必有（）
在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 3求线性回归方程; 4求未知参数; 5根据所搜集的数据绘制散点图。 如果根据可行性要求能够作出变量,x,y具有线性相关结论,则在下列操作中正确的是（）
下列关于t检验与F检验的说法正确的有（）。I对回归方程线性关系的检验是F检验Ⅱ对回归方程线性关系的检验是t检验Ⅲ对回归方程系数显著性进行的检验是F检验Ⅳ对回归方程系数显著性进行的检验是t检验
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
已知变量x与y线性相关，x与y的协方差为－60，x的方差为100，y的方差为64，建立了y依x的回归方程，则回归估计标准误差的值可能为（)。
