由两个变量建立的直线回归方程y=a+bx中，b为回归()，表示回归直线的()。

A.回归直线的起点值

B.回归直线的截距

C.回归直线的斜率

D.相关系数

A.回归直线的斜率

B.回归直线的截距

C.越接近于0，表示自变量对因变量的影响越小

D.越接近于0，表示自变量对因变量的影响越大

直线回归分析中，回归系数的绝对值IbI越大，说明

A.直线回归方程越好

B.回归直线估计的效果越好

C.回归直线的斜率越大

D.回归直线的截距越大一

E.回归方程越有价值

直线回归分析中，回归系数的绝对值|b|越大，说明

A．直线回归方程越好

B．回归直线估计的效果越好

C．回归直线的斜率越大

D．回归直线的截距越大

E．回归方程越有价值

在回归方程Y＝a＋bx中

A．a是直线的斜率，b是直线的截距

B．a是常数值，b是变量

C．a是回归系数，b为0～1之间的值

D．a是直线的截距，b是直线的斜率

E．a是实验值，b是理论值

直线回归方程y=a+bx，式中b表示（）。

A.自变量

B.因变量

C.截距

D.斜率

A.估计值Y在回归直线上的截距

B.回归直线的斜率

C.误差即实际值和估计值之间的差额

D.因变量

A.常数参数模型

B.截距与斜率同时变动模型

C.截距变动模型

D.分段线性回归模型

(i)令β₀,和β₁为y_i对x_i进行回归的截距和斜率(有n次观测);c₁和c₂为常数且对c₂x_i，进行回归的截距和斜率。证明从而验证了2.4节中关于度量单位的命题。

(ii)现在令得自(c₁+y_i))对(c₂+x_i)的回归(对c₁和c₂不加任何限制)。

证明：。

(iii)令回归的OLS估计值，其中我们必须假定对所有i，都有y_i＞0。对c₁＞0，

(i_v)现在假定对所有i，都有x＞0。令回归的截距和斜率。回归的截距和斜率相比如何？

直线回归与相关分析中，回归系数b=-2.689，P＜0.05，则

A．回归直线斜率等于零

B．相关系数r小于零

C．相关系数r大于零

D．截距a一定等于1

E．截距a一定等于-1

A、回归直线斜率等于零

B、相关系数r小于零

C、相关系数r大于零

D、截距α一定等于1

E、截距α一定等于-1