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現(xiàn)有八家百貨公司，每個公司人均月銷售額和利潤率資料如表5—3所示。
請根據(jù)上述資料進行計算和判斷，從下列各題的備選答案中選出正確答案。
A.10%
B.9.15%
C.10.85%
D.9.25%
現(xiàn)有八家百貨公司，每個公司人均月銷售額和利潤率資料如表5—3所示。
請根據(jù)上述資料進行計算和判斷，從下列各題的備選答案中選出正確答案。
A.X與Y之間存在著負相關關系
B.每人每月銷售額X增加一元，則利潤Y就會提高0.002%
C.每人每月銷售額X增加一元，則利潤率y就會平均提高0.002%
D.X與Y之間存在著顯著的線性相關關系
現(xiàn)有八家百貨公司，每個公司人均月銷售額和利潤率資料如表5—3所示。
請根據(jù)上述資料進行計算和判斷，從下列各題的備選答案中選出正確答案。
A.樣本量不夠大
B.樣本數(shù)據(jù)對總體沒有很好的代表性
C.回歸方程中所表達的變量之間的線性相關關系是否顯著
D.需驗證該回歸方程所揭示的規(guī)律性是否顯著
現(xiàn)有八家百貨公司，每個公司人均月銷售額和利潤率資料如表5—3所示。
請根據(jù)上述資料進行計算和判斷，從下列各題的備選答案中選出正確答案。
A.正相關關系
B.負相關關系
C.非線性相關關系
D.沒有相關關系
某汽車生產(chǎn)商欲了解廣告費用（x）對銷售量（y）的影響，收集了過去12年的有關數(shù)據(jù)。通過計算得到下面的方差分析表（O1=0．05），如表5—4所示。
A.0.9856
B.0.9855
C.0.9756
D.0.9677
某汽車生產(chǎn)商欲了解廣告費用（x）對銷售量（y）的影響，收集了過去12年的有關數(shù)據(jù)。通過計算得到下面的方差分析表（O1=0．05），如表5—4所示。
A.1265.98
B.63.37
C.1281.17
D.399.1
某汽車生產(chǎn)商欲了解廣告費用（x）對銷售量（y）的影響，收集了過去12年的有關數(shù)據(jù)。通過計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
某汽車生產(chǎn)商欲了解廣告費用（x）對銷售量（y）的影響，收集了過去12年的有關數(shù)據(jù)。通過計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)人員進行調(diào)查，得到有關失業(yè)周數(shù)、失業(yè)者年齡和受教育年限等資料，對此資料進行相關與回歸分析后所得的結(jié)果如表5—1、表5—2所示。
63880，試計算與回答下列題目。
A.Y與X之間存在線性相關，但關系不顯著
B.Y與X之間不存在線性相關關系
C.Y與X之間不存在非線性相關關系
D.Y與X之間存在顯著線性相關關系
對某地區(qū)失業(yè)人員進行調(diào)查，得到有關失業(yè)周數(shù)、失業(yè)者年齡和受教育年限等資料，對此資料進行相關與回歸分析后所得的結(jié)果如表5—1、表5—2所示。
63880，試計算與回答下列題目。
A.失業(yè)周數(shù)與年齡有顯著的相關關系
B.失業(yè)周數(shù)與受教育年限有顯著的相關關系
C.年齡和受教育年限有顯著的相關關系
D.年齡和受教育年限沒有顯著的相關關系
最新試題
計算的估計標準誤差為（）。
在進行相關和回歸分析時，必須以定性分析為前提，判定現(xiàn)象之問有無關系及其作用范圍。
只有當相關系數(shù)接近于1時，才能說明兩變量之問存在高度相關關系。
回歸分析中的估計標準誤差反映了實際觀測值與回歸估計值之間的差異程度。
對擬合的直線回歸方程進行顯著性檢驗的必要性在于（）。
回歸系數(shù)b的符號與相關系數(shù)r的符號，可以相同也可以不相同。
相關關系和函數(shù)關系都是指變量之間存在著確定性的數(shù)量關系。
檢驗一元線性回歸方程中回歸系數(shù)的顯著性，只能采用F檢驗。
若用最小二乘法以利潤率為因變量擬合得到的回歸方程為Y=-0．852+0．002X，說明（）。
相關關系是指變量與變量之間存在著一種確定性的數(shù)量依存關系。