对变量X和Y同时进行直线相关分析和直线回归分析，其结果一定是（）
已知直线回归方程为y=2-1.5x，则变量x增加一个单位时（）。
在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.
两变量X和Y的相关系数为0.8，则其回归直线的判定系数为（）。
对包含常数项的季节（春、夏、秋、冬）变量模型运用最小二乘法时，如果模型中需要引入季节虚拟变量，一般引入虚拟变量的个数为（）。
现有八家百货公司，每个公司人均月销售额和利润率资料如表5―3所示。 https://assets.asklib.com/images/image2/2017051514324619950.jpg 请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。 若用最小二乘法以利润率为因变量拟合得到的回归方程为Y=-0．852+0．002X，说明（）。
用最小二乘法估计的总体回归系数估计值是一个随机变量
若直线回归方程y=170-2.5x，则变量x和y之间存在着负的相关关系。（）
回归直线方程中两个变量x和y（）
对9位青少年的身高Y与体重X进行观测，并已得出以下数据： https://assets.asklib.com/images/image2/2017081317432810150.jpg 要求： 以身高为因变量，体重为自变量，建立线性回归方程。
为研究肺癌患者肺组织中的DNA加合物含量（个/10 8 核苷酸）与吸烟的关系，某研究者用"同位素标记法"测定了12名肺癌患者肺组织中DNA加合物含量（y），并调查其每日吸烟量（x），结果如下表。 https://assets.asklib.com/psource/2015110909162349941.jpg 以每日吸烟量为自变量x，肺组织中DNA加合物含量为应变量y进行直线回归分析，则要求（）
分析两个变量的回归关系，如果散点分布呈直线趋势，X增加时Y减少，则可初步判断为（）。
若变量X和Y之间具有线性相关关系，就可以建立一元线性回归模型进行回归分析。（ ）
在以时间为自变量的回归直线预测中，若资料中的时间序列为奇数，为使修正的时间自变量为零，则X的间隔期为1。（)
建立变量x、y间的直线回归方程，回归系数的绝对值｜b｜越大，说明
【单选题】多元线性回归模型利用最小二乘法估计参数时，要求解释变量样本矩阵X是 。
含有内生解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘法估计量都是有偏的
直线回归方程y=b0+bx中，回归系数b的统计学意义是自变量x改变一个单位时，应变量y必然变化b个单位。（）
证明:如果用最小二乘法使条直线拟合数据表，那么这条直线必通过点，这里x*和y*分别是x<sub>i</sub>和y≇
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（)。
由直线回归方程y=-450+2．5x可知，变量x与y之间存在正相关（）
由最小二乘法得到的回归直线,要求满足因变量的（)。
