假设一个一元线性回归问题的总离差平方和SST=100,残差平方和SSE=19,则错误的选项是（)。

一个二元线性回归模型的回归结果如下表所示：

方差来源 平方和 自由度

来自残差 17058 32

来自回归 26783 2

来自总离差 43841 34

(1)求样本容量n;(2)求可决系数;

(3)根据以上信息，在给定显著性水平下，可否检验两个解释变量对被解释变量的联合影响是否显著，为什么？

A.SSR/SST

B.SSE/SST

C.SSR/SSE

D.SSE/SSR

A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响

B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法

C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标

D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系

A.残差平方和、区组平方和

B.回归平方和、残差平方和

C.残差平方和、组间平方和、区组平方和

D.回归平方和、系统误差平方和、残差平方和

A.10

B.12

C.18

D.14

A.判定系数

B.相关系数

C.回归系数

D.离差系数

表2 1999——2003历年产品销售额与目标市场人均收入

年份 1999

2000

200l

2002

2003

产品销售额（万元）

30

35

36

38

40

人均收入（元）

1 000

1 200

1 250

1 300

1 400

已知数据：1999——2003历年产品销售额的平方和为6 465；1999——2003历年人均收入的平方和为7 652 500；1999 2003历年人均收入与产品销售额乘积之和为222 400。

问题：

1.建立一元线性回归模型（参数计算结果小数点后保留3位）。

2.进行相关系数检验（取D=0.05，R值小数点后保留3位，相关系数临界值见附表）。

3.对2006年可能的销售额进行点预测。

A.一元线性回归

B.聚类分析

C.多元线性回归分析

D.PCA

A、被解释变量的观测值Y与其平均值的离差平方和

B、被解释变量的回归值与其平均值的离差平方和

C、被解释变量的总体离差平方和与残差平方和之差

D、解释变量变动所引起的被解释变量变动的离差的大小

E、随机因素影响所引起的被解释变量的离差大小