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。
在某股指期货的回归模型中，若对于变量与的10组统计数据判定系数=0.95，残差平方和为120.53，那么的值为（）。
如果某一回归方程的相关系数r小于临界值r（β，n-2），下列说法（）成立。
多元线性回归模型的检验中，复相关系数的取值范围是（）。
已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（）。
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（）。
已知n对变量值的相关系数r>0，则回归系数（）
A于一元线性回归模型，以Se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有（）。
已知孔口出流的流速系数φ=0.97，收缩系数ε=0.64，则其流量系数μ为：（）
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。
在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时，如果两者之间的相关系数r为（），则两者之间高度相关，可以建立一元线性回归模型。
已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于（）。
若已知一元线性回归分析的数据组数为15，则查相关系数临界值时用到的自由度为（）
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（）。
已知n对变量值的相关系数r>0，则回归系数（）。
已知简单线性回归模型的决定系数为0.81，Y与X的相关系数可能是（）。
在多元回归模型中，调整后的R2等于相关系数的平方。（)
六西格玛团队分析了过往车间产量(Y)与温度(X1)及反应时间(X2)的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显着性检验、相关系数计算等，证明选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显着的。下面应该进行：
判定系数与相关系数是两个既有联系又有区别的指标：(甲)判定系数是反映自变量对因变量的影响程度，用于评价回归方程的拟合优度；(乙)相关系数则用于反映变量之间线性关系的密切程度；(丙)相关系数(r)是判定系数的开方，其数值要大于判定系数；(丁)这两系数既能反映正相关，又能反映负相关。
若已建立了用某种能力测验分数（X）预测学生数学成绩（Y）的直线回归方程，且已知两者的积差相关系数为0.80，则该回归方程的测定系数应为（）
若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是
已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于1，则DW统计量近似等于（）
41、已知回归平方和SSR=4854，残差平方和SSE=146，则判定系数R^2=
