相关系数r越大，则估计标准误差Sxy值越大，从而直线回归方程的精确性越低。
回归估计标准误差是反映（）。
A模型 https://assets.asklib.com/psource/2015111117202664148.jpg =β0+β1X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，样本可决系数R2为0.92，样本容量为30，总离差平方和为500，则估计的标准误差为（）。
A于一元线性回归模型，以Se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有（）。
计算回归估计标准误差的依据是（）。
设销售收入X为自变量，销售成本Y为因变量。现已根据某百货公司12个月的有关资料计算出以下数据：（单位：万元） https://assets.asklib.com/images/image2/2017081317324215339.jpg 试利用以上数据回答下列问题： 计算决定系数和回归估计的标准误差。
相关系数r越大，则估计标准误差Sxy，值越大，从而直线回归方程的精确性越低。（）
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。
若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（）。
当拟合回归方程时，若抽取的自变量的样本观测值非常集中，回归方程的估计标准误差就很小。
估计标准误差说明回归直线的代表性，因此（）
估计标准误差的数值越小，可决系数的数值越大，说明回归方程拟合程度越高。
估计误差的大小，是衡量估算结果的一个重要标准。估算的效果越好，则所估算回归方程的误差（）
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（）。
回归估计标准误差是因变量实际观测值与估计值之间的（），是判断回归方程（）的统计指标。
已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为，估计用样本容量为，则随机误差项的方差估计量为（）。
回归方程Y = 30？X中，Y 的误差的方差的估计值为9，当X = 1 时，Y 的95%的近似预测区间是：
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。()此题为判断题(对，错)。
一元线性回归的估计标准误差计算公式中，n-2是残差平方和的自由度。（）
33、回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。
回归估计标准差S<sub>yx</sub>的值越小，则回归直线（）。
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（)。
相关系数r越小，则估计标准误差Syx越大，从而直线回归方程的精确性越低（)
1、如果随机误差项存在异方差，则回归模型参数的普通最小二乘估计量
