某汽車生產(chǎn)商欲了解廣告費(fèi)用(x)對銷售量(y)的影響,收集了過去12年的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過計(jì)算得到下面的方差分析表(O1=0.05),如表5—4所示。
A.0.9844
B.0.9855
C.0.9866
D.0.9877
E.0.9756
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某汽車生產(chǎn)商欲了解廣告費(fèi)用(x)對銷售量(y)的影響,收集了過去12年的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過計(jì)算得到下面的方差分析表(O1=0.05),如表5—4所示。
A.4015.807和399.1
B.4015.807和0.0025
C.0.9755和399.1
D.0.0244和0.0025
對某地區(qū)失業(yè)人員進(jìn)行調(diào)查,得到有關(guān)失業(yè)周數(shù)、失業(yè)者年齡和受教育年限等資料,對此資料進(jìn)行相關(guān)與回歸分析后所得的結(jié)果如表5—1、表5—2所示。
63880,試計(jì)算與回答下列題目。
A.Y與X之間存在線性相關(guān),但關(guān)系不顯著
B.Y與X之間不存在線性相關(guān)關(guān)系
C.Y與X之間不存在非線性相關(guān)關(guān)系
D.Y與X之間存在顯著線性相關(guān)關(guān)系
對某地區(qū)失業(yè)人員進(jìn)行調(diào)查,得到有關(guān)失業(yè)周數(shù)、失業(yè)者年齡和受教育年限等資料,對此資料進(jìn)行相關(guān)與回歸分析后所得的結(jié)果如表5—1、表5—2所示。
63880,試計(jì)算與回答下列題目。
A.失業(yè)周數(shù)與年齡有顯著的相關(guān)關(guān)系
B.失業(yè)周數(shù)與受教育年限有顯著的相關(guān)關(guān)系
C.年齡和受教育年限有顯著的相關(guān)關(guān)系
D.年齡和受教育年限沒有顯著的相關(guān)關(guān)系
為預(yù)測我國居民對電子表的需求量,定義變量“商品價(jià)格”(x1,單位:元/件)、“消費(fèi)者人均月收入”(x2,單位:元)及“商品需求量”(y,單位:件),建立多元線性回歸方程如下:y=4990.519-35.66597x1+6.19273x2,請根據(jù)上述結(jié)果,從備選答案中選出正確答案。
假設(shè)2011年該地區(qū)該電子手表的價(jià)格為20元,消費(fèi)者人均月收入為1500元,則該地區(qū)該品牌的電子手表在2011年的需求量將達(dá)到()件。
A.13566
B.12764
C.14398
D.11549
A.在Y的變化中,有95.40%是由解釋變量x1和x2決定的
B.在Y的總變差中,有95.40%可以由解釋變量x2解釋
C.在Y的總變差中,有95.40%可以由解釋變量x1解釋
D.在Y的總變差中,有95.40%可以由解釋變量x1和x2解釋
最新試題
當(dāng)直線相關(guān)系數(shù)r=0時(shí),說明變量之間不存在任何相關(guān)關(guān)系。
回歸分析中的估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差反映了實(shí)際觀測值與回歸估計(jì)值之間的差異程度。
如果變量x與y之間的相關(guān)系數(shù)為1,則說明兩個(gè)變量之間是完全正線性相關(guān)。
只有當(dāng)相關(guān)系數(shù)接近于1時(shí),才能說明兩變量之問存在高度相關(guān)關(guān)系。
相關(guān)系數(shù)r越大,則估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差Sxy值越大,從而直線回歸方程的精確性越低。
由回歸分析表可知,失業(yè)周數(shù)與年齡擬合的回歸方程方差分析檢驗(yàn)結(jié)果說明()。
計(jì)算的判定系數(shù)為()。
計(jì)算的相關(guān)系數(shù)為()。
進(jìn)行相關(guān)與回歸分析應(yīng)注意對相關(guān)系數(shù)和回歸直線方程的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。
在進(jìn)行相關(guān)和回歸分析時(shí),必須以定性分析為前提,判定現(xiàn)象之問有無關(guān)系及其作用范圍。