所估算回归方程的误差越小，估算的效果会（）
一元线性分析中，（）确定的回归方程偏差最小。
相关系数r越大，则估计标准误差Sxy值越大，从而直线回归方程的精确性越低。
一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。（）
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（）.
回归直线可以使各观测点的数据与直线相应各点的误差的平方和实现最小化。
最小二乘法确定直线回归方程的原则是()
在实际的回归模型中，未来时期总体回归系数发生变化而造成的误差是发生预测误差的原因之一
相关系数r越大，则估计标准误差Sxy，值越大，从而直线回归方程的精确性越低。（）
当拟合回归方程时，若抽取的自变量的样本观测值非常集中，回归方程的估计标准误差就很小。
估计标准误差的数值越小，可决系数的数值越大，说明回归方程拟合程度越高。
估计误差的大小，是衡量估算结果的一个重要标准。估算的效果越好，则所估算回归方程的误差（）
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（）。
回归估计标准误差是因变量实际观测值与估计值之间的（），是判断回归方程（）的统计指标。
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
回归方程Y = 30？X中，Y 的误差的方差的估计值为9，当X = 1 时，Y 的95%的近似预测区间是：
关于数据的标准化，以下说法正确的有（）个 1 标准化数据的均值为0，方差为1 2 标准化数据均为非负 3 对标准化数据，得到的最小二乘回归方程穿过原点 4 对标准化数据和中心化数据做回归，得到的结果是相同的
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（）
一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值，一般要用最小二乘法作出估计（）
33、回归方程中，被解释变量等于其估计值与随机误差项之和。
存在近似的多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（）
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（)。
相关系数r越小，则估计标准误差Syx越大，从而直线回归方程的精确性越低（)
1、如果随机误差项存在异方差，则回归模型参数的普通最小二乘估计量
