＝25.2+7.2x。若计算该组数据的相关系数，应该有
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对变量X、Y进行回归分析，得回归方程Y=25.2+7.2X。若计算该组数据的相关系数，应该有
A、0＜r＜1
B、-1＜r＜0
C、r>1
D、r=0
E、︱r︱=1
建立变量X、Y间的直线回归方程，回归系数的绝对值︱b︱越大，说明
A、回归方程的误差越小
B、回归方程的预测效果越好
C、回归直线的斜率越大
D、X、Y间的相关性越密切
E、越有理由认为X、Y间有因果关系
A、r值的范围在-1~+1之间
B、已知r来自ρ≠0的总体，则r＞0表示正相关，r＜0表示负相关
C、已知Y和X相关，则必可计算其直线回归方程
D、回归描述两变量的依存关系，相关描述其相互关系
E、r无单位
A.各散点都将落在由直线回归方程所确定的回归直线上
B.各散点与该回归直线的纵向距离平方和是最小的
C.要求各散点应尽量靠近该回归直线
D.以上都不对
A、检验回归系数b是否等于0
B、判断回归方程代表实测值的好坏
C、推断两变量间是否存在直线依存关系
D、确定回归方程的似合优度
E、检验两总体回归系数是否相等
A.回归分析前应绘制散点图
B.回归方程可用来描述两定量变量间数量依存变化的关系
C.对回归系数假设检验的P能够反映自变量对应变量数量上的影响大小
D.满足各观测值独立、应变量与自变量关系为线性、误差服从正态分布的资料才能应用于回归分析
E.直线回归用于预测时，自变量一般不应超出样本实测值的取值范围
某职工医院用光电比色计检验尿汞时，得尿汞含量(mg/L)与消光系数读数的结果如下：
试求：
(1)Y关于x的回归方程y=β0+β1x;
(2)误差方差σ2的估计;
(3)用F检验法检验线性回归方程是否是显著的(α=0.05);
(4)求β1的置信水平为95%的置信区间;
(5)求出x0=12时，y0的置信水平为95%的预测区间。
为确定广告费用x与销售额Y(单位：万元)的关系，将统计资料列于下表中。
(1)求销售额Y对广告费用x的回归方程;
(2)给定显著性水平α=0.05，对回归系数β1进行假设检验;
(3)求给定广告费用x=35万元时，销售额Y预测的点估计。
