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在回归分析中,通过模型由解释变量计算预报变量的值时,应注意什么问题?
在比较两个模型的拟合效果时,甲、乙两个模型的相关指数R2的值分别约为0.96和0.85,则拟合效果好的模型是   
在分析两个分类变量之间是否有关系时,常用到的图表有   
在残差分析中,残差图的纵坐标为   
在线性回归模型中,总偏差平方和、回归平方和、残差平方和的关系等式是   
线性回归模型y=bx+a+e(a和b为模型的未知参数)中,e称为    
利用独立性检验来考虑两个分类变量X和Y是否有关系时,通过查阅下表来确定断言“X和Y有关系”的可信度,如果k>5、024,那么就有把握认为“X和Y有关系”的百分比为( )
P(K2>k)0.500.400.250.150.100.050.0250.0100.0050.001
k0.4550.7081.3232.0722.7063.8415.0246.6357.87910.828

A.25%
B.75%
C.2.5%
D.97.5%
高二第二学期期中考试,按照甲、乙两个班级学生数学考试成绩优秀和不优秀统计后,得到如表:
班组与成绩统计表
优秀不优秀总计
甲班113445
乙班83745
总计197190
则随机变量K2的观测值约为( )
A.0.600
B.0.828
C.2.712
D.6.004
已知回归直线的斜率的估计值为1.23,样本点的中心为(4,5),则回归直线方程为( )
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在回归分析中,代表了数据点和它在回归直线上相应位置的差异的是( )
A.总偏差平方和
B.残差平方和
C.回归平方和
D.相关指数
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