某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计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
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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.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著
B.Y与X之间不存在线性相关关系
C.Y与X之间不存在非线性相关关系
D.Y与X之间存在显著线性相关关系
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
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
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方差分析表中空格的数据分别为()。
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。
假定变量戈与y的相关系数是0.65,变量m与n的相关系数为-0.91,则x与y的相关密切程度高。
相关关系即为函数关系。
回归分析中的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值之间的差异程度。
回归系数b的符号与相关系数r的符号,可以相同也可以不相同。
检验一元线性回归方程中回归系数的显著性,只能采用F检验。
在相关分析中,相关系数既可测定直线相关,也可测定曲线相关。
若用最小二乘法以利润率为因变量拟合得到的回归方程为Y=-0.852+0.002X,说明()。
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。