以下关于回归系数r的正确表述是()。
A.r的绝对值越接近0,变量之间相关关系越不密切。
B.r的绝对值越接近0,变量之间相关关系越密切。
C.r的绝对值越接近0,变量之间相关关系越密切。
D.r的绝对值越接近1,变量之间相关关系越不密切。
A.r的绝对值越接近0,变量之间相关关系越不密切。
B.r的绝对值越接近0,变量之间相关关系越密切。
C.r的绝对值越接近0,变量之间相关关系越密切。
D.r的绝对值越接近1,变量之间相关关系越不密切。
A.X与Y之间一定存在因果关系
B.若对此份资料作回归分析, 其回归系数是正值
C.若对此份资料作回归分析, 其回归系数是负值
D.表明总体相关系数undefined0
E.表明总体相关系数=0
A.当自变量X=0时,因变量Y的期望值
B.当自变量x变动1个单位时,因变量y的平均变动量
C.当自变量X=0时,自变量X的期望值
D.当因变量/变动1个单位时,自变量X的平均变动量
A.相关系数r 也较大
B.假设检验的P 值较小
C.决定系数R2 较大
D.决定系数R2 较小
E.Y 随X 变化其数量有更大的变化
A.新生儿神经行为发育中4.2%的变异来源于主观应激性
B.主观事件应激越高,新生儿的神经性行为总评分数越低
C.孕妇的主观应激分数为1000时,新生儿的神经性行为总评会降低223
D.孕妇的主观应激分数降低1000时,新生儿的神经性行为总评会升高223
A.数据最大值-最小值=极差(R)
B.数据最大值-平均值=极差(R)
C.数据平均值-最小值=极差(R)
D.数据最小值-最大值=极差(R)
利用CHARITY.RAW中的数据回答如下问题
(i)用普通最小二乘法估计如下模型:
按照通常的方式报告估计方程,包括样本容量和R²。其R²与不使用giftlast和propresp的简单回归所得到的R²相比如何?
(ii)解释mailsyear的系数,它比对应的简单回归系数更大还是更小?
(iii)解释propresp的系数,千万要注意propresp的度量单位。
(iv)现在,在这个方程中增加变量avggif。这将对mailsyear的估计效应造成什么样的影响?
(v)在第(iv)部分的方程中,giftlast的系数有何变化?你认为这是怎么回事?
A.U=I·R;I=U/R,R=U/I
B.I=U·R;U=I/R,R=I/U
C.R=I·U;I=R/U,U=R/I