统计-多重回归

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逐步回归分析中，若增加引入的自变量，则

多重线性回归分析中，能直接反映自变量解释因变量变异数量的指标为

多重线性回归分析中的共线性是指

多重线性回归方程的假设检验，其零假设H₀是

在多重线性回归分析中，若对某个自变量的值都乘以一个相同的常数k，则相应的偏回归系数

多重线性回归分析中，若对某一自变量的值乘以一个不为零的常数k，则有

多重线性回归分析中，若对某一自变量的值加上一个不为零的常数k，则有

由具有X₁、X₂、X₃三个变量的样本数据计算，获得这三个变量的简单相关系数如表13-7所示：

（含图）

1）扣除X₁的影响后，X₂与X₃的偏相关系数为

由具有X₁、X₂、X₃三个变量的样本数据计算，获得这三个变量的简单相关系数如表13-7所示：

（含图）

2）扣除X₂的影响后，X₁与X₃的偏相关系数为

由具有X₁、X₂、X₃三个变量的样本数据计算，获得这三个变量的简单相关系数如表13-7所示：（含图）

3）扣除X₃的影响后，X₁与X₂的偏相关系数为

为了探讨大学生肺活量与身高、体重的关系，获得表13-8的数据：

（含图）

1）若将上表中以厘米为单位的身高数据替换为以米为计量单位，以肺活量为反应变量，身高、体重为自变量，拟合所得的线性回归方程与原表数据所得的方程相比

为了探讨大学生肺活量与身高、体重的关系，获得表13-8的数据：

（含图）

2）若将上表中以公斤为单位的体重数据替换为以市斤为计量单位，以肺活量为反应变量，身高、体重为自变量，拟合所得的线性回归方程与原表数据所得的方程相比

为了探讨大学生肺活量与身高、体重的关系，获得表13-8的数据：

（含图）

3）若将上表中以升为单位的肺活量数据替换为以毫升为计量单位，以肺活量为反应变量，身高、体重为自变量，拟合所得的线性回归方程与原表数据所得的方程相比

自变量X_i的值扩大到原数值的k倍，会使线性回归方程的

自变量X_i的值加上非零的常数k，会使线性回归方程的

反应变量Y的值扩大到原数值的k倍，会使线性回归方程的

所有自变量的值同时扩大到原数值的k倍，会使线性回归方程的

所有自变量和反应变量Y的值都同时扩大到原数值的k倍，会使线性回归方程的

在logistic回归分析中，其他条件不变时，自变量“性别”赋值由0、1改变为0、2，则关于“性别”变量的回归系数，下列说法正确的是

关于logistic回归分析方法的叙述，下列表述不恰当的是

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