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.1265.98
B.63.37
C.1281.17
D.399.1
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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.0.9844
B.0.9855
C.0.9866
D.0.9877
E.0.9756
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
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
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在直线回归分析中，两个变量是对等的，不需要区分因变量和自变量。
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。
相关关系不是因果关系。
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。
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。
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。
如果变量x与y之间的相关系数为1，则说明两个变量之间是完全正线性相关。
相关关系即为函数关系。
如果变量x与y之间没有线性相关关系，则相关系数r=0。
方差分析表中空格的数据分别为（）。