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（）
已知直线回归方程为y=2-1.5x，则变量x增加一个单位时（）。
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。（）
响应变量与预测变量之间的拟合线图如下，回归方程为：y=8521-16.56x+0.009084x**2，下图给出了置信区间和预测区间。关于这两个区间的关系，正确的描述是：（）
以x为自变量，y为因变量，使用最小二乘法建立回归直线方程。
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()
在回归直线y=a+bx，b＜0，则x与y之间的相关系数（）。
已知变量x与y之间存在着负相关，指出下列回归方程中哪一个肯定是错误的（）
对变量X、Y进行回归分析，得回归方程Y=25.2+7.2X。若计算该组数据的相关系数，应该有（）
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（）
回归直线方程中两个变量x和y（）
双变量资料x、y 的相关系数为r，回归方程为y=a+bx。如果y 的单位改变，则（ ）
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。（ ）
如果在Y关于x的线性回归方程y=a+bx中b＜0，那么x和y两变量间的相关系数r有（)。
在直线回归方程=a＋bxi中，若回归系数b＜0，则表示x对y的线性影响是（）A.不显著的B.显著的C.正
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
劳动生产率X（千元）和工人工资Y（元）之间的回归直线方程为Yt hat=20+60Xt，这表明年劳动生产率每提高1000元时，工人工资平均（）
在回归直线y=a+bx，b＜0，则x与y之间的相关系数（）
已知变量 x 与 y 之间存在着正相关，指出下列回归方程中哪一个肯定是错误的（）
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（）
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。（）
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（）
