经检验，x和y之间的线性相关关系显著，可以用建立的回归方程进行y值的预测。
若直线回归方程y=170-2.5x，则变量x和y之间存在着负的相关关系。（ ）
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对某地区失业人员进行调查，得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料，对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880，试计算与回答题目。由回归分析表可知，失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明（）。A.Y与X之间存在线性相关，但关系不显著 B.Y与X之间不存在线性相关关系 C.Y与X之间不存在非线性相关关系 D.Y与X之间存在显著线性相关关系
对某地区失业人员进行调查，得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料，对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。 表1 由回归分析表可知，失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明（）。A.Y与X之间存在线性相关，但关系不显著 B.Y与X之间不存在线性相关关系 C.Y与X之间不存在非线性相关关系 D.Y与X之间存在显著线性相关关系
对某地区失业人员进行调查，得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料，对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880，试计算与回答题目。在求解上述回归系数过程中，利用了最小二乘估计准则，这种估计的实质是使（）。A.Y与X之间存在线性相关，但关系不显著 B.Y与X之间不存在线性相关关系 C.Y与X之间不存在非线性相关关系 D.Y与X之间存在显著线性相关关系在方差分析检验法中，如果统计量的观测值F大于相应的临界值，则可认为Y与X的线性相关关系是显著的；否则便认为Y与X的线性相关关系不显著。由表5—2知，F值=24．01>F临界值=4．08，故Y与X之间存在显著线性相关关系，也可以根据F检验概率P=0．00判断知Y与X之间存在显著线性相关关系。
根据某地区 1966-2015 年的亩产量（公斤，y）/降雨量（毫米、 ）以及气温（度，）的统计数据进行回归分析，得如下结果：y?? -834.05? 2.6869x?+59.0323x?R=0.9193， R2=0.8451 调整 R2=0.8269请根据上述资料回答下列问题： 对于回归方程来说，（ ） A.t 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著B.t 检验是从回归效果检验回归方程的显著性C.F 检验是检验解释变量Xi对因变量 y 的影响是否显著D.F 检验是从回归效果检验回归方程的显著性
基于大连商品交易所日收盘价数据，对Y1109价格Y(单位:元)和A1109价格*(单位:元)建立一元线性回归方程:Y=-4963.13+3.263*。回归结果显示:可决系数R2=0.922，DW=0.384;对于显著性水平α=0.05，*的T检验的P值为0.000，F检验的P值为0.000.对该回归方程的合理解释是（ ）。A. Y和*之间存在显著的线性关系 B. Y和*之间不存在显著的线性关系 C. *上涨1元.Y将上涨3.263元 D. *上涨1元，Y将平均上涨3.263元
基于大连商品交易所日收盘价数据，对Y1109价格Y(单位:元)和A1109价格*(单位:元)建立一元线性回归方程:Y=-4963.13+3.263*。回归结果显示:可决系数R2=0.922，DW=0.384;对于显著性水平α=0.05，*的T检验的P值为0.000，F检验的P值为0.000.对该回归方程的合理解释是（ ）。A、Y和*之间存在显著的线性关系 B、Y和*之间不存在显著的线性关系 C、*上涨1元.Y将上涨3.263元 D、*上涨1元，Y将平均上涨3.263元
