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现有八家百货公司,每个公司人均月销售额和利润率资料如表5—3所示。
请根据上述资料进行计算和判断,从下列各题的备选答案中选出正确答案。
A.10%
B.9.15%
C.10.85%
D.9.25%
现有八家百货公司,每个公司人均月销售额和利润率资料如表5—3所示。
请根据上述资料进行计算和判断,从下列各题的备选答案中选出正确答案。
A.X与Y之间存在着负相关关系
B.每人每月销售额X增加一元,则利润Y就会提高0.002%
C.每人每月销售额X增加一元,则利润率y就会平均提高0.002%
D.X与Y之间存在着显著的线性相关关系
现有八家百货公司,每个公司人均月销售额和利润率资料如表5—3所示。
请根据上述资料进行计算和判断,从下列各题的备选答案中选出正确答案。
A.样本量不够大
B.样本数据对总体没有很好的代表性
C.回归方程中所表达的变量之间的线性相关关系是否显著
D.需验证该回归方程所揭示的规律性是否显著
现有八家百货公司,每个公司人均月销售额和利润率资料如表5—3所示。
请根据上述资料进行计算和判断,从下列各题的备选答案中选出正确答案。
A.正相关关系
B.负相关关系
C.非线性相关关系
D.没有相关关系
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.0.9856
B.0.9855
C.0.9756
D.0.9677
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
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
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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。
相关关系是指变量与变量之间存在着一种确定性的数量依存关系。
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。
相关系数的大小与数据的计量尺度无关。
圆的直径越大,其周长也越大,两者之间的关系属于正相关关系。
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。
在任何相关条件下,都可以用相关系数说明变量之间相关的密切程度。
计算每人每月销售额与利润率的相关系数为0.975,则说明每人每月销售额与利润率之间存在着()。
对拟合的直线回归方程进行显著性检验的必要性在于()。
在多元线性回归中t检验和F检验是等价的。