因为回归直线是根据回归方程所求得，所以必然出现下列情况（）
根据某市“十一五”期间GDP与税收收入之间关系测定GDP每增长1亿元，增加税收0.053亿元，两者之间相关系数为0.9947，拟合趋势回归直线截距为28.039。则拟合回归方程为（）。
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。
由某商品广告费用（万元）与销售收入（万元）的有关数据建立的一元线性回归方程为？=-10.25+6.88x，根据回归方程进行推算，则以下叙述正确的是（）。
根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。
根据观测结果，已建立y关于X的回归方程y=3.0+5.0X，则X变化1个单位，y平均变化的单位为（）。
在直线回归分析中，根据最小二乘法求得两条直线回归方程和。一般情况下，它们之间的关系是（）
由于回归方程是由数理统计得出的，它反映的是实际数据的统计规律，所以，根据回归方程所得的预测值y0只是对应于x0的单点预测估计值，预测值应该有一个（）
根据同一资料，只能计算一个相关系数，同时配合一个回归方程。
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。
自相关回归分析市场预测法，是根据同一市场现象变量在（）中各个变量值之间的相关关系，建立一元或多元回归方程为预测模型进行预测。
根据样本资料得到单位产品成本y（元）与产量x（万件）之间的回归方程为y=868-8x，则下列说法正确的是（）
根据最小二乘法，直线回归方程是（）。
若根据资料计算得到的回归方程为 https://assets.asklib.com/images/image2/2017073010112377923.jpg ，则相关系数r为（）。
根据最小二乘法拟合直线回归方程是使（）。https://assets.asklib.com/psource/2015101517035283913.jpg
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（）。
根据散点图求得的回归直线方程都是有意义的。
根据回归直线方程y=a+bx()
根据下列资料编制直线回归方程 r= 0. 9 a=2.8（）
根据自变量与因变量的关系，可将回归方程分为（)。
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（）
根据抽样调查得到一元线性回归方程Y^2500+0.73X, （X,人均可支配收入；Y^人均消费，单位为元），关于该回归方程的说法，正确的是（）
根据下表中收集的给定时期内的价格p与供给量S的观察数据，确定S对p的回归直线方程。
根据表1 OLS回归结果，当α=0.05时，回归方程是否显著？（填“显著”或“不显著”）
