以下关于直线回归与相关说法错误的是()。
A.X和Y是否相关与回归,由专业知识判定
B. 直线回归和相关的信息是想通的
C. r,b显著意味着X和Y关系一定是直线关系
D. 预测有一定的区间限制,外延会得到错误的结论
A.X和Y是否相关与回归,由专业知识判定
B. 直线回归和相关的信息是想通的
C. r,b显著意味着X和Y关系一定是直线关系
D. 预测有一定的区间限制,外延会得到错误的结论
A.X和Y是否相关与回归,由专业知识判断
B.直线回归和相关的信息是相通的
C.r,b显著意味着X和Y关系一定是直线关系
D.预测有一定的区间限制,外延会得到错误的结论
以下关于直线相关与回归的说法中,错误的是
A、直线相关分析前,应先绘制散点图
B、样本回归系数b<0,且有统计学意义,可以认为两变量呈负相关
C、回归系数越大,则说明两变量x与y间的关系越密切
D、同一样本的b和r的假设检验结果相同
E、相关系数r=1,必然有Sy×x=0
A.直线相关分析前,应先绘制散点图
B.样本回归系数b<0,且有统计学意义,可以认为两变量呈负相关
C.回归系数越大,则说明两变量x与y间的关系越密切
D.同一样本的b和r的假设检验结果相同
E.相关系数r=1,必然有Sy.x=0
A.直线相关分析前,应先绘制散点图
B.样本回归系数b<0,且有统计学意义,可以认为两变量呈负相关
C.回归系数越大,则说明两变量x与y间的关系越密切
D.同一样本的b和r的假设检验结果相同
E.相关系数r=1,必然有Sy×x=0
关于回归分析,以下说法正确的是()
A.用一条直线对输入输出数据进行拟合
B.必须假定总体分布
C.可以在相关分析的基础上进一步刻画输入输出变量的统计联系
D.采用机器学习方法比数理统计方法更好
A.为了了解两变量直线方向的密切程度,宜选用线性相关分析
B.回归方程y=kx+b中的k表示两变量间的相关程度
C.为了了解自变量对因变量的影响大小,宜选用线性回归分析
D.相关分析看的是因果关系
A.两者意义不同
B.两者应用不同
C.相关系数r与回归系数b的意义不同
D.相关系数r与回归系数b的符合相同
E.相关系数r与回归系数b的检验结果相同
A.线性回归是一种有监督学习算法
B.线性回归能够求解直线(或超平面)拟合问题
C.线性回归能够求解二次曲线拟合问题
D.线性回归模型能够通过梯度下降策略训练
A.散点图中所有的实测点都排列在一条回归线上
B.决定系数即是r
C.Y的总变异中有4%可以由X的变化来解释
D.相关系数|r|=0.2
E.回归贡献相对较小
以下关于线性回归分析的说法,正确的是
A.给定不重合的点,一定能找到回归直线
B.回归分析中r-square越大说明回归效果越好
C.只要找到回归直线,y就一定与x线性相关
D.r-square就是线性相关系数,因此取值在-1到1之间
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