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根据某地区2006～2014年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y)，可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0．9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。
A.1．195
B.1．291
C.3．162
D.3．586
B.1．291
C.3．162
D.3．586
参考答案
参考解析
解析：
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考题
根据某地区2006～2014年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y)，可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0．9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为( )。A.1．195B.1．291C.3．162D.3．5R6
考题
根据某地区2008—2016年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y)，可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R2=0．9，回归平方和SSR=90，则估计标准误差为（）。A.1.195
B.1．291
C.3．162
D.3．586
考题
根据某地区2005-2015年农作物种植面积(X)与农作物产值(Y)，可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R=0.9，回归平方和ESS=90，则回归模型的残差平方和RSS为（ ）。
A、10
B、100
C、90
D、81
考题
某分析师建立了一元线性回归模型为 C i =β0 +β 1 Y i +u i ，根据已知样本，得到如下估计方程：
(回答71-72题)
在显著性水平α =0.05 的条件下，对于该一元回归模型的回归系数显著性分析正确的是（ ）。
考题
A. x与y的相关系数为0. 963
B. x与y的相关系数为-0.963
C. y对x的一元线性回归系数为-1.443
D. y对x的一元线性回归系数为-0.643
E. x对y的一元线性回归系数为-0.643
考题
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了20个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为364，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1602708.6，残差平方和SSE=40158.07。要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
考题
单选题在确定地区生产总值和国税收入之间是否可以建立一元线性回归模型时，如果两者之间的相关系数r为（），则两者之间高度相关，可以建立一元线性回归模型。A
0.8B
0.8C
0.7D
0.9
考题
单选题根据某地区2005～2015年农作物种植面积（x）与农作物产值（y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（ ）。A
10B
100C
90D
81
考题
单选题根据某地区2010 - 2018年农作物种植面积(x)与农作物产值(Y)，可以建立一元线性回归模型，估计结果得到判定系数R²=0.9，回归平方和SSR =90，则估计标准误差为( )。A
1.195B
1.291C
3.162D
3.586
考题
判断题如果一元线性回归方程的估计标准误差说明实际观测值y与估计值完全一致。A
对B
错
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