样本回归函数中的回归系数的估计量是随机变量。
当相关系数（）为正时，回归系数b一定为正
当样本回归系数b=0.0787，F>F0.01（v1，v2）时，则统计结论是（）
多个均数差别的假设检验，F>F0.05，ν，可认为各组均数都不相同。
直线回归分析的步骤首先是（），然后是建立（），并进行样本回归系数的（）。
回归分析中，回归系数b有正负之分，当b取（）时，X与Y之间为正线性相关，当b取（）时，X与Y之间为正线性相关。
相关系数r的正负号与回归系数b的正负号一致，r越接近于1，说明（）对样本数据点的拟合程度越高。
记r为样本相关系数，b为样本回归系数，下列说法中正确的是（）。
对于一元线性回归方程，若回归系数的t检验是显著的，并且由原始数据算得r =0.60，则下述说法中，哪一种是错误的( )。575c24b62c1bff706748775ad132542f.png
对样本的简单线性回归方程中的回归系数进行假设检验，得到P＞0.05，说明（）
记 r 为样本相关系数， b 为样本回归系数，下列说法中正确的是（）。
k元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验，n为样本个数，原假设 H0：bj=0，备选假设H1：bj¹0，当 时拒绝原假设。
设X~F（4，5),则P{F0.95（4,5)＜X＜F0.05（4,5)}=（)。
方差分析结果,F处理＞F0.05,（ν1,ν,则统计推论是（）。
【单选题】k元线性回归模型对回归系数显著性进行t检验，n为样本个数，原假设 H0：bj=0，备选假设H1：bj¹0，当 时拒绝原假设。
美国工程师的项目报告中提到，在生产过程中，当华氏度介于（70,90)之间时,产量获得率（以百分比计算)与温度（以华氏度为单位)密切相关（相关系数为0.9)，而且得到了回归方程如下：Y=0.9X＋32黑带张先生希望把此公式中的温度由华氏度改为摄氏度。他知道摄氏度（C)与华氏度（F)间的换算关系是：C=5／9（F–32)请问换算后的相关系数和回归系数各是多少？（)。
当样本回归系数b=0.0787，F＞F<sub>0.01（v1，v2）</sub>时，则统计结论是（）
样本回归系数b＞0时，表示随X增加Y也增加。
双变量正态分布的资料，样本回归系数b<0，经假设检验P<0.05，可以认为两变量间呈负相关。（)
决定系数r的平方值位于0与1之间，它等于Y变量中可以用X变量回归来解释的变差占Y变量总变差中的比例，回归与相关有密切的联系，例如，回归斜率b很容易用r来表示。对b的t检验等于方差分析中的F检验。（）
简单线性回归模型：Y=a+bX中，样本的回归系数为：（）。
F测验中，若F0.05<F<F0.01，则结论为（）
4、若资料满足双变量正态分布，经计算样本回归系数b＜0，而且假设检验结果有统计学意义，则可以认为两变量呈负相关？
方差分析结果,F<F0.05（n1,n2),则统计结论为（)
