Пусть рассматриваются две случайных величины и . Для них вычислены коэффициент парной линейной регрессии и корреляционное отношение по уравнению связи . Известно, что . Это означает, что между величинами …
Варианты ответов
показательная зависимость
нелинейная зависимость
не существует определённой функциональной зависимости
существует строгая линейная зависимость
Правильный ответ
Помогли ответы? Ставь лайк 👍
Расскажи другу:
Вопрос задал(а): Анонимный пользователь, 13 Ноябрь 2020 в 00:25 На вопрос ответил(а): Анастасия Степанова, 13 Ноябрь 2020 в 00:25
Пусть рассматриваются две случайных величины и . Для них вычислены коэффициент парной линейной регрессии и корреляционное отношение по уравнению связи . Известно, что . Это означает, что между величинами …
показательная зависимость
существует строгая линейная зависимость
нелинейная зависимость
не существует определённой функциональной зависимости
Пусть рассматриваются две случайных величины и . Для них вычислены коэффициент парной линейной регрессии и корреляционное отношение по уравнению связи . Известно, что . Это означает, что …
не существует функциональной зависимости между и
имеется слабая нелинейная зависимость между и
зависимость между и строго линейная
имеется функциональная нелинейная зависимость между и
Пусть для множественной линейной регрессии оценки параметров теоретической регрессии таковы, что гипотеза отвергается, а гипотезы принимаются. Это означает, что…
добавление переменных и приводит к значимому улучшению качества регрессии по сравнению с регрессией по
добавление переменной не улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией по переменным и
добавление переменной значимо улучшает регрессионную модель по сравнению с регрессией только по переменным и
совместное добавление переменных и не приведет к значимому улучшению предсказания по сравнению с регрессией только по