A．3个自变量应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的，不可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况
B．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析
C．有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常
D．ANOVA表中的P-Value=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义
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第1题
A.结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等
B.进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型
C.进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间
D.进行因子试验设计，看是否还有其它变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围
第2题
用最小二乘法估计出回归方程
的回归系数为()。
A.
B.
C.
D.
第3题
A、检验回归系数b是否等于0
B、判断回归方程代表实测值的好坏
C、推断两变量间是否存在直线依存关系
D、确定回归方程的似合优度
E、检验两总体回归系数是否相等
第4题
A、检验回归系数b是否等于0
B、检验两总体回归系数是否相等
C、检验回归方程的拟合优度
D、推断两变量是否存在直线依存关系
E、判断回归方程代表性的好坏
第5题
A.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型；
B.x为因变量，y为自变量；
C.可以用最小二乘法求得一元线性回归方程中的未知变量；
D.回归系数表示自变量每变动一个单位时，因变量的平均变化量；
E.根据给定自变量的值可以估计因变量的估计值。
第6题
A.两种方程检验效果一样，用哪种都可以
B.只有用代码值(CodedUnits)回归方程才准确;用原始值(UncodedUnits)回归方程有时判断不准确
C.只有用原始值(UncodedUnits)回归方程才准确;用代码值(CodedUnits)回归方程有时判断不准确
D.根本用不着回归方程，ANOVA表中结果信息已经足够进行判断
第8题
设Y和变量x1、x2有形为Y=β1x1+β2x2+ε，ε～N(0，σ2)的回归方程模型，试用最小二乘法求出β1和β2的估计．
第9题
用最小二乘法以利润率为因变量拟合直线回归方程，其最小二乘法的原理是使（）。
A．实际Y值与理论 值的离差和最小
B．实际Y值与理论 值的离差平方和最小
C．实际Y值与Y平均值的离差和最小
D．实际Y值与Y平均值的离差平方和最小
第10题
A.若|r|＞r0.01(n-2)，变量X，Y间一定有直线关系
B.若|r|＞r0.01(n-2)，则变量X，Y间有正相关关系
C.若X，Y间有相关关系，则说明X， Y间一定有因果关系
D.用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点与直线的垂直距离的平方和最小
E.回归系数的假设检验可以用t检验和 F检验，也可以用r的检验代替
第11题
A.F检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0
B.F检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0：回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著
C.t检验用来检验回归系数的显著性，其假设为H0:β1=0；H0:β1≠0
D.t检验用来检验回归方程线性关系是否显著，其假设为：H0回归方程线性关系不显著；H1：回归方程线性关系显著
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