（）又称直线拟合，是讨论两个变量之间关系的最简单的处理方法。A、一元回归分析B、多元回归分析C、线性回归分析D、非线性回归分析

题目

（）又称直线拟合，是讨论两个变量之间关系的最简单的处理方法。

A、一元回归分析
B、多元回归分析
C、线性回归分析
D、非线性回归分析

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相似问题和答案

第1题：

对两个变量而言，如果变量之间的关系近似地表现为一条直线，则称为完全相关。（）

正确答案：B
对两个变量而言，如果变量之间的关系近似地表现为一条直线，则称为线性相关；如果一个变量的取值完全依赖于另一个变量，各个观测点落在一条直线上，称为完全相关。

第2题：

对两个相关的x、y变量，搜集历年有关数值，拟合了相应的回归直线，回归直线拟合优劣的评价标准是( )。

A.Syx越小越好

B.Syx越大越好

C.相关系数γ趋近于0

D.回归直线的斜率等于0

答案：A

第3题：

简单相关系数能够排除其他变量的影响而单独反映两个变量之间相关关系的密切程度。（）

正确答案：×
偏相关系数能够排除其他变量的影响而单独反映两个变量之间相关关系的密切程度。

第4题：

决定系数R2越接近于1，则()。

A:回归直线无法解释因变量的变化
B:因变量的变化与自变量无关
C:回归直线的拟合效果越差
D:回归直线的拟合效果越好

答案：D

解析：

决定系数也称为R²，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。决定系数的取值在0到1之间，大体上说明了回归模型所能解释的因变量变化占因变量总变化的比例。决定系数越高，模型的拟合效果就越好，即模型解释因变量的能力越强。现实中的R²大都落在0和1之间，R²越接近于1，回归直线的拟合效果越好；R²越接近于0，回归直线的拟合效果越差。

第5题：

关于Pearson相关系数的说法，正确的有（）。

A.Pearson相关系数只适用于线性相关关系
B.Pearson相关系数的取值范围在0和1之间
C.Pearson相关系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度
D.当Pearson相关系数r=0时，说明两个变量之间没有任何关系
E.当Pearson相关系数r=0时，表明两个变量之间不存在线性相关关系

答案：A,E

解析：

本题考查相关系数。Pearson相关系数的取值范围在-1和1之间，选项B错误。决定系数可以测度回归直线对样本数据的拟合程度，选项C错误。当Pearson相关系数r=0时，只表示两个变量之间不存在线性相关关系，不能说明两个变量之间没有任何关系，二者可能存在非线性相关关系，选项D错误。

第6题：

散点图中各散点基本呈直线共变趋势,部分数据点在拟合的直线上,且随X值增大,Y值有增大趋势,说明两个变量之间可能有()。

A、负相关关系

B、正相关关系

C、完全负相关关系

D、完全正相关关系

参考答案：B

第7题：

回归分析中的简单回归是指（）A．两个变量之间的回归B．变量之间的线性回归C．两个变量之间的线性回归D．变量之间的简单回归

正确答案：C

第8题：

相关系数是表示

A、两个变量间直线关系和正相关方向

B、两个变量间直线关系的密切程度

C、两个变量间直线关系的密切程度和相关方向

D、两个变量间直线关系的密切程度和正相关方向

E、两个变量间直线关系的密切程度和负相关方向

参考答案：C

第9题：

关于一元线性回归的正确表述有（　　）。

A.用来计算相关系数
B.是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型
C.只涉及一个自变量
D.使用最小二乘法确定一元线性回归方程的系数
E.用决定系数来测度回归直线对样本数据的拟合程度

答案：B,C,D,E

解析：

一元线性回归，是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。只及一个自变量，在现实中，模型的参数β0、β1都是未知的，需要利用样本数据去估计，采用的估计方法是最小二乘法。最小二乘法就是使得因变量的观测值与估计值之间的离差平方和最小来估计β0、β1的方法。决定系数，也称为R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度。决定系数的取值在0到1之间，决定系数越接近1，回归直线的拟合效果越好。

第10题：

决定系数R2=0说明()。

A.回归直线无法解释因变量的变化
B.因变量的变化与自变量无关
C.回归直线可以解释因变量的所有变化
D.回归直线的拟合效果很好
E.回归直线的拟合效果很差

答案：A,B,E

解析：

考点:决定系数。决定系数R2=0，说明回归直线无法解释因变量的变化，因变量的变化与自变量无关。R2越接近于0，回归直线的拟合效果越差。

（）又称直线拟合，是讨论两个变量之间关系的最简单的处理方法。

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