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【单选题】
多元线性回归方程yc=a+b1x1+b2x2+b3x3中，b2说明（）
A.
A
B.
B
C.
C
D.
D
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举一反三
【单选题】对于线性回归，我们应该有以下哪些假设?:( )
A.
找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
B.
线性回归要求所有变量必须符合正态分布
C.
线性回归假设数据没有多重线性相关性
【多选题】一元线性回归方程可以应用于( )。
A.
描述两指标变量之间的数量依存关系
B.
描述两指标变量之间的非线性关系
C.
利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标
D.
利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计
【多选题】一元线性回归发展到多元线性回归的原因是__________
A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好
【单选题】在回归方程 Y=170+40G+80Z 中, G 代表性别虚拟变量,男性则为 1 ,否则为 0 。若 G 的定义改变为女性为 1 ,否则为 0 ,则回归方程应为
A.
Y=210-40G+80Z
B.
Y=170+40G+80Z
C.
Y=170-40G+80Z
D.
Y=210-40G+120Z
【多选题】在直线回归方程yc=a+bx 中（）（C，7，3，2；7，3，3）。
A.
必须确定自变量和因变量，即自变量是给定的，因变量是随机的
B.
回归系数既可以是正值，也可以是负值
C.
一个回归方程既可以由自变量推算因变量的估计值，也可以由因变量的值计算自变量的值
D.
两个变量都是随机的
E.
两个变量存在线性相关关系，而且相关程度显著
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A.
找到利群点很重要,因为线性回归对利群点很敏感
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C.
线性回归假设数据没有多重线性相关性
【多选题】一元线性回归方程可以应用于( )。
A.
描述两指标变量之间的数量依存关系
B.
描述两指标变量之间的非线性关系
C.
利用回归方程进行统计控制，通过控制X的范围来实现指标Y统计控制的目标
D.
利用回归方程进行预测，把预报因子代入回归方程可对预报量进行估计
【多选题】一元线性回归发展到多元线性回归的原因是__________
A.
A.多元回归模型更接近现实
B.
B.采用多元回归模型可以控制干扰因素
C.
C.一元回归分析已经失去作用
D.
D.研究者的偏好
【单选题】在回归方程 Y=170+40G+80Z 中, G 代表性别虚拟变量,男性则为 1 ,否则为 0 。若 G 的定义改变为女性为 1 ,否则为 0 ,则回归方程应为
A.
Y=210-40G+80Z
B.
Y=170+40G+80Z
C.
Y=170-40G+80Z
D.
Y=210-40G+120Z
【多选题】在直线回归方程yc=a+bx 中（）（C，7，3，2；7，3，3）。
A.
必须确定自变量和因变量，即自变量是给定的，因变量是随机的
B.
回归系数既可以是正值，也可以是负值
C.
一个回归方程既可以由自变量推算因变量的估计值，也可以由因变量的值计算自变量的值
D.
两个变量都是随机的
E.
两个变量存在线性相关关系，而且相关程度显著
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