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[多选题]
在回归分析中，就两个相关变量x与y而言，变量y倚变量x的回归和变量x倚变量y的回归所得的两个回归方程是不同的，这种不同表现在( )。
A.方程中参数估计的方法不同
B.方程中参数的数值不同
C.参数表示的实际意义不同
D.估计标准误差的计算方法不同
E.估计标准误差的数值不同
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A.对分类变量x与y的随机变量k²观测值k来说，k越小，判断x与y有关系的把握程度越大
B.两个随机变量的线性相关性越强，相关系数的绝对值越接近于0
C.若数据x1,x2,x3, ,xn的方差为1，则2x1,2x2,2x3, ,2xn的方差为2
D.在回归分析中，可用相关指数R²的值判断模型的拟合效果，R^2越大，模型的拟合效果越好
A.对同一组数据来说，回归系数和相关系数的假设检验是不等价的
B.直线回归分析的两相关变量可区分为自变量和依变量
C.两相关变量间的决定系数等于其相关系数的平方
D.相关系数可用回归系数表示，反之则不然
E.相关变量x与y的直线回归分析中，回归系数显著表明x与y一定呈直线关系
A.模型1的相关指数R2为0.98
B.模型2的相关指数R2为0.80
C.模型3的相关指数R2为0.50
D.模型4的相关指数R2为0
A、回归分析
B.线性分析
C.相关分析
D.非线性分析
A.一元线性回归模型是用于分析一个自变量Y与一个因变量x之间线性关系的数学方程
B.判定系数r2表明指标变量之间的依存程度，r2越大，表明依存度越小
C.在一元线性回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验二者取其一即可
D.在多元回归分析中，b的t检验和模型整体的F检验是等价的
A.回归分析和相关分析有着密切的联系，它们是同一个问题的两个不同方面
B.相关分析是双向的，而回归分析是单向的
C.当相关系数为0时，也可以进行回归分析
D.当相关系数为1时，就可以准确的根据一个变量预测另一个变量
A.两个变量具有回归关系
B.一定有相关系数r = 0.70
C.MS回归>MS残差
D.SS回归 >SS残差
E.Y 的总变异有49% 可以由X 的变化解释
本题利用NBASAL.RAW中的数据。
(i)估计一个线性回归模型，将单场得分与联赛中打球经历和位置(后卫、前锋或中锋)联系起来。包括打球经历的二次项形式，并将中锋作为基组。以通常的形式报告结果。
(ii)在第(i)部分中，你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来？
(iii)保持经历不变，一个后卫的得分比一个中锋多吗？多多少？这个差异统计显著吗？
(iv)现在，将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变，已婚球员是否更高效(就单场得分来说)？
(v)加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中，是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分？
(vi)使用单场助攻次数作为因变量估计(iv)中的模型。与(iv)的结果有明显的差异吗？请讨论。
