ch统计学课件

1、1.下面关系中不是相关关系的是A.身高与体重之间的关系B.工资水平与工龄之间的关系D.圆的面积与半径之间的关系12.具有相关关系的两个变量的特点是A.一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定B.一个变量的取值由另一个变量唯一确定C.一个变量的取值增大时另一个变量的取值也一定增大D.一个变量的取值增大时另一个变量的取值肯定变小23.如果变量之间的关系近似的表现为一条直线，则称两个变量之间为A.正线性相关关系B.负线性相关关系C.线性相关关系D.非线性相关关系34.如果一个变量的取值完全依赖于另一个变量，且各观测点落在一条直线上，我们称这两个变量之间为A.完全相关关系B.正线性相关关系C.非线性相关

2、关系D.负线性相关关系45.在线性相关中，若两个变量的变动方向相同，一个变量的数值增加，另一个变量的数值也随之增加，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值也随之减少，则称为A.正相关B.负相关C.完全相关D.非线性相关56.下面的陈述哪一个是错误的A.相关关系是度量两个变量之间线性关系强度的统计量B.相关系数是一个随机变量C.相关系数的绝对值不会大于1D.相关系数不会取负值67.根据你的判断，下面的相关系数取值哪一个是错误的A.-0.86B.0.78C.1.25D.078.下面关于相关系数的陈述中哪一个是错误的A.数值越大说明两个变量之间关系就越强B.仅仅是两个变量之间线性关系的一个度量，不能

3、用于描述非线性关系C.只是两个变量之间线性关系的一个度量，不一定意味着两个变量之间一定有因果关系D.绝对值不会大于189.如果相关系数r=0，则表明两个变量之间A.相关程度很低B.不存在任何关系C.不存在线性相关关系D.存在非线性相关关系910.设产品产量与产品单位成本之间的线性相关系数为-0.87，这说明两者之间存在着A.高度相关B.中度相关C.低度相关D.极弱相关1011.设有4组容量相同的样本数据，即n=8，其相关系数分别为r1=0.65，r2=0.74，r3=0.89，r4=0.92，若取显著性水平=0.05进行显著性检验，则哪一个相关系数在统计上是不显著的A. r1B. r2C. r

4、3D. r41112.在回归分析中，被预测或被解释的变量称为A.自变量B.因变量C.随机变量D.非随机变量1213.在回归分析中，描述因变量y如何依赖于自变量x和误差项的方程称为A.回归方程B.回归模型C.估计的回归方程D.经验回归方程1314.在回归分析中，描述因变量y的期望值如何依赖于自变量x的方程称为A.回归方程B.回归模型C.估计的回归方程D.经验回归方程1415.在回归分析中，根据样本数据求出的回归方程的估计称为A.回归方程B.回归模型C.估计的回归方程D.理论回归方程1516.在回归模型y = b0 + b1 x + e中， 反映的是A.由于x的变化引起的y的线性变化部分B.由于y

5、的变化引起的x的线性变化部分C.除x和y的线性关系之外的随机因素对y的影响D.由于x和y的线性关系对y的影响1617.如果两个变量之间存在着负相关，指出下列回归方程中哪个肯定有误A. =25-0.75xB. =-120+0.86xC. =200-2.5xD. =-34-0.74x1718.满足不同年份产品成本的直线方程为=280-1.75x，回归系数1.75表示A.时间每增加一个单位，产品成本平均增加1.75个单位B.时间每增加一个单位，产品成本平均下降1.75个单位C.产品成本每变动一个单位，平均需要1.75年D.时间每减少一个单位，产品成本平均增加1.75个单位1819.说明回归方程拟合优

6、度的统计量是A.相关系数B.回归系数C.判定系数D.估计标准误差的显著性1920.回归平方和占总平方和的比例称为A.相关系数B.回归系数C.判定系数D.估计标准误差2021.下面关于判定系数的陈述中不正确的是A.回归平方和占总平方和的比例B.取值范围是-1，1C.取值范围是0，1D.评价回归方程拟合优度的一个统计量2122.在回归分析中，利用估计的回归方程，对于x的一个特定值x0 ，求出y的平均值的一个估计值E(y0),称为A.平均值的点估计B.个别值的点估计C.平均值的置信区间估计D.个别值的预测区间估计2223.在回归分析中，利用估计的回归方程，对于x的一个特定值x0 ，求出y的一个个别值

7、的一个估计值，称为A.平均值的点估计B.个别值的点估计C.平均值的置信区间估计D.个别值的预测区间估计2324.在回归分析中，因变量的预测区间估计是指A.对于自变量x的一个给定值x0，求出因变量y的平均值的区间B.对于自变量x的一个给定值x0，求出因变量y的个别值的区间C.对于因变量y的一个给定值y0，求出自变量x的平均值的区间D.对于因变量y的一个给定值y0，求出自变量x的平均值的区间2425.已知回归平方和SSR=4854，残差平方和SSE=146，则判定系数R2 =A.97.08%B.2.92%C.3.01%D.33.25%2526.在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比重大，则

8、两变量之间A.相关程度高B.相关程度低C.完全相关D.完全不相关2627.若两个变量存在负线性相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数R2 的取值范围是A.0，1B.-1，0C.-1，1D.小于0的任意数2728.在回归估计中，给定自变量的取值x0，求得置信区间与预测区间相比A.两者的区间宽度是一样的B.置信区间比预测区间宽C.置信区间比预测区间窄D.置信区间有时比预测区间宽，有时比预测区间窄2829.对估计的回归方程 的线性相关进行检验，H0:1=0，H1:10。若在给定的显著性水平下不拒绝原假设H0，则可认为x与y之间：A.不存在任何关系B.不存在高度的线性相关C.不存在因果关系D.不

9、存在显著的线性相关2930.若变量x和y之间的相关系数r=0.8，则回归方程的判断系数R2 =A.0.8B.0.89C.0.64D.0.403031.若从某一行业中随机抽取12家企业，所得产量与生产费用之间的线性相关系数r=0.920232，请对相关系数的显著性进行检验（=0.05），并说明两者之间的关系强度。3132.根据一组数据建立的线性回归方程为=10-0.5x。 （1）解释截距的意义。（2）解释斜率的意义。（3）计算当x=6时的E(y)。3233.设SSR=36，SSE=4，n=18。（1）计算判断系数R2 ，并解释其意义。（2）计算估计标准误差se ，并解释其意义。3334.随机抽取

10、10家航空公司，并对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行调查，所得数据如下：（1）用航班正点率作为自变量，顾客投诉次数作为因变量，可计算出估计的回归方程为： =430.1892-4.7x，请解释回归系数的意义。（2）如果航班正点率为80%，估计顾客的投诉次数。（3）若se =18.88722，求航班正点率为80%时，顾客投诉次数95%的置信区间和预测区间。航空公司编号航班正点率（%）投诉次数181.821276.658376.685475.768573.874672.293771.272870.8122991.4181068.51253435.从n=20的样本中得到的有关回归结果是SSR=60，SSE=40，试检验x与y之间的线性关系是否显著，即检验假设H0:1=0。（1）线性关系检验的统计量F值是多少？（2）给定显著性水平=0.05，F是多少。（3）是拒绝原假设还是不