举一反三
- 线性回归分析中,若对总体回归系数 [tex=0.571x1.214]CyLt5nwVs0oLAbCn8AssqQ==[/tex] 是否为 0 作方差分析,得到 [tex=5.214x1.357]B/atEjxaQ88WeIOeZ8q9vYUbdYqcuECKgThDaeJax6oWk3kmkYf6u3HOmXJRZmGc[/tex]则可认为A. 两变量之间存在回归关系。B. 两变量之间不存在回归关系。C. 两变量之间存在线性回归关系。D. 两变量之间不存在线性回归关系。
- 在多元线性回归分析中，[tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex] 检验是用来检验[input=type:blank,size:4][/input]。 未知类型：{'options': ['\xa0总体线性关系的显著性', '\xa0各回归系数的显著性', '\xa0样本线性关系的显著性', '\xa0[tex=10.0x1.214]jurKuLzLuNfB7bmMKl5u3H2hKFp5flNKOa1jpO0UoXpOB/MqR7hNVSQcQCwgPr1u[/tex]'], 'type': 102}
- 多元线性回归分析中，[tex=0.643x1.0]J+LW/0i6Fe+lWEmBUgT8zg==[/tex]检验与[tex=0.429x0.929]r8lLiDb0KHTzu/2y/Au89w==[/tex]检验的关系是什么?为什么在作了[tex=0.643x1.0]J+LW/0i6Fe+lWEmBUgT8zg==[/tex]检验以后还要作[tex=0.429x0.929]r8lLiDb0KHTzu/2y/Au89w==[/tex]检验?
- set1 = {x for x in range(10)} print(set1) 以上代码的运行结果为？ A: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} B: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10} C: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} D: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10}
- 表3 3给出Y关于X，X的线性回归结果。[img=597x133]17b00b1eab2e326.png[/img] 检验假设:[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]和[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]对Y无影响，应采用何种检验，为什么
内容
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6个顶点11条边的所有非同构的连通的简单非平面图有[tex=2.143x2.429]iP+B62/T05A6ZTM0eeaWiQ==[/tex]个，其中有[tex=2.143x2.429]ndZSw3zT0QTOVLVdoUto1Q==[/tex]个含子图[tex=1.786x1.286]J+vVZa2YaMpc6mJBbqVvWw==[/tex]，有[tex=2.143x2.429]lmhx48evnQMhi03NovPXig==[/tex]个含与[tex=1.214x1.214]kFXZ1uR8GjycbJx+Ts2kyQ==[/tex]同胚的子图。供选择的答案[tex=3.071x1.214]3KinXFh3SXhZ7nIe1y9KEV6aadxhhJWeEy6Dij1iObdMUZkY6ZA5J2dVVjPSuhEf[/tex]：(1) 1 ;(2) 2 ;(3) 3 ; (4) 4 ;(5) 5 ;(6) 6 ; (7) 7 ; (8) 8 。
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对9位青少年的身高丫与体重X进行观测，并已得出以下数据:[br][/br][tex=28.143x4.357]Ck4j1YFlvVH5wCAykOEMi7tuk2hyPdbt3KJA6tGkcSj26D8MRSyYmBp1tY6mtvWC0RXTMdv82rwa3Plqd6IrPRofgYKZ6wmPuWYg+0O/s9MhdvaDh1ppxNRI+aoKX5DZOHow0zSx1EwIjK9UUWBKZ8ViXAdgRnb3fd8CWy/1LjaJk8zWHG2jhCQCbOSN2Xce[/tex][br][/br]要求：( 1 ) 以身高为因变量，体重为自变量，建立线性回归方程。( 2 ) 计算残差平方和与决定系数。( 3 ) 计算身高与体重的相关系数并进行显著性检验。(自由度为 7, 显著水平为 0.05的 [tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex]分布双侧检验临界值为 2.365。)( 4 ) 对回归系数 [tex=0.929x1.214]As/7VtSYJqzU7QW6LmBK1A==[/tex]进行显著性检验。
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在多元线性回归分析中，如果某个回归系数的 [tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex] 检验不显著，是否就意味着这个自变量与因变量之间的线性回归不显著? 为什么? 当出现这种情况时应如何处理?
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关于 [tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex]分布的图形,下述哪项是错误的.A. 当 [tex=0.5x0.786]dCrI67AYQK6jFSlsbBXzAg==[/tex]趋于[tex=1.0x0.786]meumCKLohU1CkfPToBQMsw==[/tex]时,标准正态分布是[tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex]分布的特例B. 当 [tex=0.5x0.786]dCrI67AYQK6jFSlsbBXzAg==[/tex] 逐渐增大,[tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex]分布逐渐逼近标准正态分布C.[tex=0.5x0.786]dCrI67AYQK6jFSlsbBXzAg==[/tex]越小,则 [tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex]分布的尾部越高D. [tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex]分布是一条以 0 为中心左右对称的曲线E. [tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex]分布是一簇曲线,故临界值因自由度的不同而不同
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判断下列命题是否为真：（1）[tex=3.643x1.357]/5abqJjwKZ1qr+6hsVFF5EBvfq3ggOFNlHMClz0h9nk=[/tex]（2）[tex=2.929x1.357]rGJpyjIjJpbcoBTWxP0Jiw==[/tex]（3）[tex=4.5x1.357]2wycHMoqU83MyEp17iBils58bR7YLuCTI2G9NVAdlfY=[/tex]（4）[tex=5.214x1.357]CTz2gu+IIm1GgNmYMGaduCRtA41wnW4WqwRWwEhq6aA=[/tex]（5）[tex=4.857x1.357]1DcE2BMMOaZhTuxR/mjgsboXxfg5ET59Dp4I/jjEDuw=[/tex]（6）[tex=4.643x1.357]BSryrsQYOvTP2hTWRu6t4nAuJwlSs4L9jaq70EpB+Us=[/tex]（7）若[tex=6.0x1.357]y0IZLUnBO88nR8WBZYvd7QXv5S1OMINV5cQNzPyiyAc=[/tex]，则[tex=3.429x1.357]1brfPwTkVVIX4GfoMIUskA==[/tex]（8）若[tex=7.643x1.357]MhLfJXZnhbXiB0x3oNtFzThV4Y1mJxe1VYr7PkJE/T6hmTD3WWp+UxbNwvUQ6DHk[/tex]，则[tex=4.143x1.357]LZUA94ISo1po5HWsOVeBCjo0rMvj7uw3bGw5HiZenrI=[/tex]