对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。
63880,试计算与回答下列题目。
A.失业周数与年龄有显著的相关关系
B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系
C.年龄和受教育年限有显著的相关关系
D.年龄和受教育年限没有显著的相关关系
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为预测我国居民对电子表的需求量,定义变量“商品价格”(x1,单位:元/件)、“消费者人均月收入”(x2,单位:元)及“商品需求量”(y,单位:件),建立多元线性回归方程如下:y=4990.519-35.66597x1+6.19273x2,请根据上述结果,从备选答案中选出正确答案。
假设2011年该地区该电子手表的价格为20元,消费者人均月收入为1500元,则该地区该品牌的电子手表在2011年的需求量将达到()件。
A.13566
B.12764
C.14398
D.11549
A.在Y的变化中,有95.40%是由解释变量x1和x2决定的
B.在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x2解释
C.在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x1解释
D.在Y的总变差中,有95.40%可以由解释变量x1和x2解释
A.35.66597表示,商品价格每变动1元,商品需求量平均变动35.66597件
B.35.66597表示,在消费者人均月收入不变的条件下,商品价格每变动1元,商品需求量平均变动35.66597件
C.6.19273表示,在商品价格不变的条件下,消费者人均月收入每变动1元,商品需求量平均变动6.19273件
D.6.19273表示,消费者人均月收入每变动1元,商品需求量平均变动6.19273件
A.两个变量的均值
B.相关系数
C.回归系数
D.两个变量的方差
E.两个变量的标准差
A.拟合程度越低
B.拟合程度越高
C.拟合程度有可能高,也有可能低
D.用回归方程进行预测越不准确
E.用回归方程进行预测越准确
A.相关表
B.相关图
C.散点图
D.相关系数
E.回归系数
A.残差平方和越小,R2越小
B.残差平方和越小,R2越大
C.R2=1时,模型与样本观测值完全拟合
D.R2越接近于1,模型的拟合程度越高
E.可决系数的取值范围为0≤R2≤1
A.相关系数
B.判定系数
C.复相关系数
D.回归方程的截距
E.回归方程的斜率
A.正相关
B.不相关
C.负相关
D.不完全相关
E.完全相关
A.降雨量与农作物产量
B.人的身高与体重
C.人口自然增长率与人口机械变动
D.广告费与销售量
E.存款利率与利息收入
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在进行相关和回归分析时,必须以定性分析为前提,判定现象之问有无关系及其作用范围。
相关关系和函数关系都是指变量之间存在着确定性的数量关系。
相关分析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度,回归分析则侧重于考察变量之问数值变化规律。
相关关系不是因果关系。
相关系数r有正负、有大小,因而它反映的是两现象之间具体的数量变动关系。
相关系数的大小与数据的计量尺度无关。
一元线性回归方程中的两个待定系数β1与β2的估计值,一般要用最小二乘法作出估计。
如果变量x与y之间没有线性相关关系,则相关系数r=0。
计算的估计标准误差为()。
利用上述回归方程进行预测,如果每人每月销售额X为5000元,则利润率Y应该为()。