第五章 相关和回归分析：相关和回归分析5.1相关分析和回归分析:相关分析和回归分析[多选题]关于一元线性回归分析的说法正确的是
5.2一元回归分析:一元回归分析
5.3多元回归分析:多元回归分析
5.4空间趋势面分析:空间趋势面分析
5.5逐步回归分析:逐步回归分析
在各种回归分析中，一元线性回归分析是整个回归分析的基础
只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型
为了得到尽可能准确的模型参数，需要借助于最小二乘法，将所有的数据都用上
一般认为，在不考虑系统演化的尺度范围的情况下，样本数越大，数据序列越长，回归模型就越可靠
答案：只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型在各种回归分析中，一元线性回归分析是整个回归分析的基础为了得到尽可能准确的模型参数，需要借助于最小二乘法，将所有的数据都用上一般认为，在不考虑系统演化的尺度范围的情况下，样本数越大，数据序列越长，回归模型就越可靠
[多选题]关于趋势面模型的适合程度的分析，正确的说法是
趋势面的拟合度的检验方法有两种方法，一种是F检验法，一种是拟合优度指数R2检验法
F检验法是对趋势面回归模型整体的显著性检验
拟合优度指数R2检验法通过衡量观测值z的总离差平方和中回归平方和所占的比重来表示回归模型的拟合优度
对趋势面的拟合程度的分析与回归模型的效果直接相关，因此，对趋势面模型的适合程度的分析就是对回归模型的检验[判断题]用F分布进行多元线性回归模型进行显著性检验时，若F值小于F0.01，但大于 F0.05， 也就是F值在F0.01和F0.05之间，则反映线性回归在0.05水平上显著。
对
错[判断题]偏回归平方和Pi是指把取消一个自变量 xi后回归平方和的减小，或者也可以说剩余平方和的增大，称为对y依自变量xi 的偏回归平方和。
对
错[多选题]关于线性相关系数说法正确的有：
当r> 0时，变量间存在正相关，也就是一个变量随另一个变量的增加而增加，随另一个变量的减小而减小，呈同向变化。
线性相关系数的取值在-1和+1之间，r=-1或r=1时，表明变量间存在完全线性相关， r=0时，无线性关系。
在大多数情况下，线性相关系数r值介于±1之间，说明变量之间存在线性关系。
线性相关系数也叫积差相关系数。
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