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。
一个显著的相关系数或回归系数说明X和Y变数的关系必为线性关系。
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。（）
在一元线性回归模型的假设中，自变量X间要互不相关。（）
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。
在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占的比例越小，则自变量和因变量之间相关程度越（）
布氏硬度测量对其所加试验力大小与压头直径的平方之比一定要等于一个常数K，K值的大小可以任意选择。
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。
直线回归中，如果自变量X乘以一个不为0或1的常数，则有（）。
一般而言，回归方程的显著性检验与2r值的大小是一致的，即t检验和F检验越显著，r2就越大。
在因变量的总离差中，若回归离差比重大，剩余离差比重小。则自变量和因变量（）。
在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对石回归和x对y回归（）。
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（）。
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。
一元线性回归方程中的回归系数表示：当自变量x变动一个单位时，因变量y平均改变的数量。（ ）
在二元回归中，若自变量X1和X2彼此独立(r12 = 0)，则二元回归平方和为两个偏回归平方和之和，即：UY/12 = U1 + U2。
在双变数资料中，若X和Y无线性关系时，回归部分平方和的数学期望等于0，因此等于0，r也等于0。aa457bc5be204285b9be451a144de416.png
在多元线性回归分析中，m个自变量对依变量的回归平方和UY/12···m占总平方和SSY的比率叫做。
在直线回归分析中，代表依变数y的总平方和中不能由回归关系来说明的平方和部分。8259366141549433afcb906024b2a62d.png
直线回归中，如果自变量X乘以一个不为0或1的常数，则有___。
logistic回归中偏回归系数的流行病学意义为其它自变量保持不变的条件下，自变量X 每改变一个单位时，因变量Y 的平均改变量
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。（)
在生产过程中，研究温度y与某物质的质量X的线性回归方程时，收集了l0组数据，求得回归平方和为255．4，残差平方和为27．5，在显著性水平0．05时，的临界值为5．32，则结论是（）
在回归分析中，描述因变量Y如何依赖于自变量x和误差项的方程称为
