统计学习题集第五章相关与回归分析(0)

第九章相关与回归一．判断题部分题目1：负相关指的是因素标志与结果标志的数量变动方向是下降的。

（）答案：X题目2：相关系数为+1时，说明两变量完全相关；相关系数为-1 时，说明两个变量不相关。

（）答案：V题目3：只有当相关系数接近+1 时，才能说明两变量之间存在高度相关关系。

（）答案：X题目4：若变量x的值增加时，变量y的值也增加，说明x与y之间存在正相关关系；若变量x的值减少时，y变量的值也减少，说明x与y之间存在负相关关系。

（）答案：X题目5：回归系数和相关系数都可以用来判断现象之间相关的密切程度。

（）答案：X题目6：根据建立的直线回归方程，不能判断出两个变量之间相关的密切程度。

（）答案：V题目7：回归系数既可以用来判断两个变量相关的方向，也可以用来说明两个变量相关的密切程度。

（）答案：X题目8：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。

（）答案：X题目9：产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少，说明两个变量之间存在正相关关系。

（）答案：V题目10：计算相关系数的两个变量，要求一个是随机变量，另一个是可控制的量。

（）答案：X题目11：完全相关即是函数关系，其相关系数为± 1。

（）答案：V题目12：估计标准误是说明回归方程代表性大小的统计分析指标，指标数值越大，说明回归方程的代表性越高。

（）答案X二．单项选择题部分题目1：当自变量的数值确定后，因变量的数值也随之完全确定，这种关系属于（）。

A. 相关关系B. 函数关系C. 回归关系D. 随机关系答案：B题目2：现象之间的相互关系可以归纳为两种类型，即（）。

A. 相关关系和函数关系B. 相关关系和因果关答案： C题目 5：相关系数的取值范围是 ( ) 。

-1<r <0 答案： CC. 越接近于 0D. 在 0.5 和 0.8 之间答案： C题目 7： 若物价上涨 ,商品的需求量相应减少 , 则物价与商品需求量之间的 关系为 ( ) 。

、 单项选择题1. 相关分析是研究变量之间的 A. 数量关系 C •因果关系2. 在相关分析中要求相关的两个变量3. 下列现象之间的关系哪一个属于相关关系？A. 播种量与粮食收获量之间关系 C •圆半径与圆面积之间关系 D. 单位产品成本与总成本之间关系 4. 正相关的特点是A •两个变量之间的变化方向相反 C. 两个变量之间的变化方向一致 5. 相关关系的主要特点是两个变量之间A. 存在着确定的依存关系 C. 存在着严重的依存关系 B. 存在着不完全确定的关系 D. 存在着严格的对应关系6.当自变量变化时 , 因变量也相应地随之等量变化 ,则两个变量 之间存在着A. 直线相关关系B.负相关关系C.曲线相关关系 D.正相关关系 7. 当变量 X 值增加时 ,变量 Y 值都随之下降 ,则变量 X 和 Y 之间存 在着 A. 正相关关系 C.负相关关系D.曲线相关关系8. 当变量 X 值增加时 ,变量 Y 值都随之增加 ,则变量 X 和 Y 之间存 在着 A. 直线相关关系 B.负相关关系 C.曲线相关关系 D.正相关关系9. 判定现象之间相关关系密切程度的最主要方法是 A. 对现象进行定性分析 B.计算相关系数C.编制相关表 D.绘制相关图10. 相关分析对资料的要求是A. 自 变量不是随机的，因变量是随机的B. 两个变量均不是随机的C. 自变量是随机的，因变量不是随机的D. 两个变量均为随机的 11. 相关系数第七章相关分析与回归分析B.变动关系D. 相互关系的密切程度 A. 都是随机变量C. 都不是随机变量B. 自变量是随机变量 D. 因变量是随机变量B •圆半径与圆周长之间关系B.两个变量一增一减 D. 两个变量一减一增 B.直线相关关系A.既适用于直线相关，又适用于曲线相关B.只适用于直线相关C.既不适用于直线相关，又不适用于曲线相关D.只适用于曲线相关12.两个变量之间的相关关系称为C. 不相关D.负相关B.-1w rw 0 D. r=0 ,则相关系数 B.愈趋近于0D. 愈小于 1 ,则相关系数 B.愈趋近于0D. 愈小于116. 相关系数越接近于－ 1,表明两变量间C. 负相关关系越强 D.负相关关系越弱17. 当相关系数 r=0 时 , A. 现象之间完全无关 B.相关程度较小 B. 现象之间完全相关D.无直线相关关系18. 假设产品产量与产品单位成本之间的相关系数为 -0.89，则说明这两个变量之间存在A.高度相关 B.中度相关 C. 低度相关D.显著相关19. 从变量之间相关的方向看可分为 A. 正相关与负相关 B.直线相关和曲线相关C. 单相关与复相关D.完全相关和无相关20. 从变量之间相关的表现形式看可分为 A. 正相关与负相关 B.直线相关和曲线相关C. 单相关与复相关D.完全相关和无相关21. 物价上涨 ,销售量下降 ,则物价与销售量之间属于 A. 无相关 B.负相关 C.正相关D.无法判断22. 配合回归直线最合理的方法是 A.随手画线法 B.半数平均法 C.最小平方法D.指数平滑法A.单相关B.复相关 13. 相关系数的取值范围是 A.-1W r < 1C.OW rw 114. 两变量之间相关程度越强 A.愈趋近于1 C.愈大于115. 两变量之间相关程度越弱 A.愈趋近于1 A. 没有相关关系B. 有曲线相关关系23.在回归直线方程y= a+ bx 中 b 表示A.当x增加一个单位时,y增加a的数量B.当y增加一个单位时,x增加b的数量C.当x增加一个单位时,y的平均增加量D.当y增加一个单位时，x的平均增加量24.计算估计标准误差的依据是A.因变量的数列C.因变量的回归变差25.估计标准误差是反映A.平均数代表性的指标B.因变量的总变差D.因变量的剩余变差B.相关关系程度的指标C.回归直线的代表性指标D.序时平均数代表性指标26.在回归分析中 ,要求对应的两个变量A.都是随机变量B.不是对等关系C.是对等关系D.都不是随机变量27.年劳动生产率（千元）和工人工资（元）之间存在回归方程 y=10+70x, 这意味着年劳动生产率每提高一千元时,工人工资平均A.增加70元B.减少70元C.增加80元D.减少80元28.设某种产品产量为 1000件时，其生产成本为 30000元，其中固定成本6000元，则总生产成本对产量的一元线性回归方程为：A.y=6+0.24xB.y=6000+24xC.y=24000+6xD.y=24+6000x29.用来反映因变量估计值代表性高低的指标称作A.相关系数G剩余变差B.回归参数D.估计标准误差、多项选择题1.下列现象之间属于相关关系的有A.家庭收入与消费支出之间的关系B.农作物收获量与施肥量之间的关系C.圆的面积与圆的半径之间的关系D.身高与体重之间的关系2.直线相关分析的特点是A.相关系数有正负号C.只有一个相关系数E.年龄与血压之间的关系B.两个变量是对等关系D. 因变量是随机变量3.从变量之间相互关系的表现形式看，相关关系可分为A.正相关B.负相关C.直线相关D.曲线相关E.单相关和复相关4.如果变量 x 与 y 之间没有线性相关关系，则A.相关系数r=0B.相关系数r=1C.估计标准误差等于0D.估计标准误差等于1E.回归系数b=05.设单位产品成本（元）对产量（件）的一元线性回归方程为y=85-5.6x，则B.单位成本与产量之间存在着正相关C.产量每增加1千件，单位成本平均增加 5.6元D.产量为 1 千件时，单位成本为 79.4 元E.产量每增加1千件，单位成本平均减少 5.6元6.根据变量之间相关关系的密切程度划分,可分为A.不相关B.完全相关C.不完全相关D.线性相关E.非线性相关16用最小平方法配合的回归直线 A . (y-y c )=最小值 C. (y-y c )2=最小值 E.(y-y c )2=最大值D.计算相关系数 8•当现象之间完全相关的A.0B.— 1E.计算估计标准误差 ，相关系数为C.1D.0.5E. — 0.59•相关系数r =0说明两个变量之间是 A •可能完全不相关 B •可能是曲线相关 C.肯定不线性相关 D.肯定不曲线相关E. 高度曲线相关 10下列现象属于正相关的有A. 家庭收入愈多，其消费支出也愈多B. 流通费用率随商品销售额的增加而减少D. 生产单位产品耗用工时，随劳动生产率的提高而减少E. 工人劳动生产率越高，则创造的产值就越多 11直线回归分析的特点有 A •存在两个回归方程 B •回归系数有正负值C. 两个变量不对等关系D. 自变量是给定的，因变量是随机的E. 利用一个回归方程，两个变量可以相互计算 12直线回归方程中的两个变量C. 必须确定哪个是自变量，哪个是因变量D. 一个是随机变量，另一个是给定变量E. 一个是自变量，另一个是因变量13. 从现象间相互关系的方向划分，相关关系可以分为 A.直线相关 B.曲线相关 D. 负相关 E.单相关14. 估计标准误差是A. 说明平均数代表性的指标B. 说明回归直线代表性指标C. 因变量估计值可靠程度指标D. 指标值愈小，表明估计值愈可靠C.正相关Ar D.r(x x)(y y)B rL xyC.rL xyL yyL xy LXX(X X)(y y) Er■(X X)2 (y y)2n xy x y、n x 2 ( x)2 、n y 2 ( y)217 方程 y c=a+bx,必须满足以下条件B. (y-y c)=02A.这是一个直线回归方程B.这是一个以X为自变量的回归方程C.其中a是估计的初始值D.其中b是回归系数E.y c是估计值18直线回归方程y c=a+bx中的回归系数bA.能表明两变量间的变动程度B.不能表明两变量间的变动程度C.能说明两变量间的变动方向D.其数值大小不受计量单位的影响E.其数值大小受计量单位的影响19相关系数与回归系数存在以下关系A.回归系数大于零则相关系数大于零B.回归系数小于零则相关系数小于零C.回归系数等于零则相关系数等于零D.回归系数大于零则相关系数小于零E.回归系数小于零则相关系数大于零20配合直线回归方程的目的是为了A.确定两个变量之间的变动关系B.用因变量推算自变量C.用自变量推算因变量D.两个变量相互推算E.确定两个变量之间的相关程度21若两个变量x和y之间的相关系数r=1,则A.观察值和理论值的离差不存在B.y的所有理论值同它的平均值一致C.x和y是函数关系D.x与y不相关E.x与y是完全正相关22.直线相关分析与直线回归分析的区别在于A.相关分析中两个变量都是随机的；而回归分析中自变量是给定的数值，因变量是随机的B.回归分析中两个变量都是随机的；而相关分析中自变量是给定的数值，因变量是随机的C.相关系数有正负号；而回归系数只能取正值D.相关分析中的两个变量是对等关系；而回归分析中的两个变量不是对等关系E.相关分析中根据两个变量只能计算出一个相关系数；而回归分析中根据两个变量只能计算出一个回归系数三、填空题1.__________________________________________________ 研究现象之间相关关系称作相关分析。

所属章节：第五章相关分析与回归分析1■在线性相关中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变量数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，则称为（）。

答案：负相关。

干扰项：正相关。

干扰项：完全相关。

干扰项：非线性相关。

提示与解答：本题的正确答案为：负相关。

2■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，另一个变量数值随之增加，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之减少，则称为（）。

答案：正相关。

干扰项：负相关。

干扰项：完全相关。

干扰项：非线性相关。

提示与解答：本题的正确答案为：正相关。

3■下面的陈述中哪一个是错误的（）。

答案：相关系数不会取负值。

干扰项：相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量。

干扰项：相关系数是一个随机变量。

干扰项：相关系数的绝对值不会大于1。

提示与解答：本题的正确答案为：相关系数不会取负值。

4■下面的陈述中哪一个是错误的（）。

答案：回归分析中回归系数的显著性检验的原假设是：所检验的回归系数的真值不为0。

干扰项：相关系数显著性检验的原假设是：总体中两个变量不存在相关关系。

干扰项：回归分析中回归系数的显著性检验的原假设是：所检验的回归系数的真值为0。

干扰项：回归分析中多元线性回归方程的整体显著性检验的原假设是：自变量前的偏回归系数的真值同时为0。

提示与解答：本题的正确答案为：回归分析中回归系数的显著性检验的原假设是：所检验的回归系数的真值不为0。

5■根据你的判断，下面的相关系数值哪一个是错误的（）。

答案：1.25。

干扰项：-0.86。

干扰项：0.78。

干扰项：0。

提示与解答：本题的正确答案为：1.25。

6■下面关于相关系数的陈述中哪一个是错误的（）。

答案：数值越大说明两个变量之间的关系越强，数值越小说明两个变量之间的关系越弱。

干扰项：仅仅是两个变量之间线性关系的一个度量，不能直接用于描述非线性关系。

干扰项：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存在因果关系。

第五章相关分析与回归分析*一、单项选择题（以下每小题各有四项备选答案，其中只有一项是正确的，将其代表的字母填写在题干后面的括号内）1．回归分析中的估计标准误差数值（）。

[2017年中级真题]A．越大说明回归直线的拟合程度越好B．越大说明回归直线的拟合程度越差C．越小说明回归直线的代表性越差D．越小说明回归直线的使用价值越小【答案】B【解析】估计标准误差是残差平方和的均方根，用s e 表示。

其计算公式为：()2ˆ22i e y y SSE s MSE n n -===--∑从实际意义看，s e 反映了用估计的回归方程预测因变量y 时预测误差的大小，s e 越小说明根据回归方程进行预测也就越准确。

2．两个随机变量x 和y 之间的相关系数为0.86，如果对x 和y 分别进行标准化处理，则标准化后的Z x 和Z y 之间的相关系数是（）。

[2016年中级真题]A．－0.86B．－0.56C．0.74D．0.86【答案】D【解析】线性变换不改变两个变量之间的相关关系。

3．在回归分析中，如果回归方程为ˆ15 1.6y x =+，当x＝10时，y 的实际值为28，则对应的残差是（）。

[2016年中级真题]A．－15B．－3C．3D．16【答案】B 【解析】当x＝10时，y 的拟合值为31，故残差＝实际值－拟合值＝－3。

4．为研究居民的收入水平与购买商业保险额之间的关系，对某地区居民进行随机抽样调查，调查结果显示收入水平X 与购买商业保险额Y 之间的相关系数为0.428。

根据以上研究结果可以得出（）。

[2015年中级真题]A．该地区所有居民的收入水平X 与购买商业保险额Y 之间的相关系数也是0.428B．购买商业保险额变量中大约有18%可以由居民的收入水平X 与购买商业保险额Y 之间的线性关系解释C．如果该地区居民收入水平降低，肯定会导致购买商业保险的数额减少D．由于这两个变量的相关系数较低，说明居民的收入水平与购买商业保险之间不存在线性关系【答案】B【解析】题中收入水平X与购买商业保险额Y之间的相关系数r为0.428，可得回归方程的判定系数为R2＝0.4282＝0.18，即购买商业保险额变量中大约有18%可以由居民的收入水平X与购买商业保险额Y之间的线性关系解释。

1. 从20的样本中得到的有关回归结果是：SSR=60，SSE=40。

要检验x 与y 之间的线性关系是否显著，即检验假设：01:0H β=。

(1)线性关系检验的统计量F 值是多少? (2)给定显著性水平a ＝0.05，F a 是多少? (3)是拒绝原假设还是不拒绝原假设?(4)假定x 与y 之间是负相关，计算相关系数r 。

(5)检验x 与y 之间的线性关系是否显著?解：（1）SSR 的自由度为k=1；SSE 的自由度为n-k-1=18；因此：F=1SSR k SSE n k --=6014018=27 （2）()1,18F α=()0.051,18F =4.41 （3）拒绝原假设，线性关系显著。

（4），由于是负相关，因此r=-0.7746（5）从F 检验看线性关系显著。

2. 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有关结果：(1)完成上面的方差分析表。

(2)汽车销售量的变差中有多少是由于广告费用的变动引起的?(3)销售量与广告费用之间的相关系数是多少?(4)写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。

(5)检验线性关系的显著性(a＝0.05)。

（2）R2=0.9756，汽车销售量的变差中有97.56%是由于广告费用的变动引起的。

（3）r=0.9877。

（4）回归系数的意义：广告费用每增加一个单位，汽车销量就增加1.42个单位。

（5）回归系数的检验：p=2.17E—09＜α，回归系数不等于0，显著。

回归直线的检验：p=2.17E—09＜α，回归直线显著。

3. 根据两个自变量得到的多元回归方程为12ˆ18.4 2.014.74yx x =-++，并且已知n ＝10，SST ＝6 724.125，SSR ＝6 216.375，1ˆ0.0813s β=，2ˆs β＝0.056 7。

要求：(1)在a=0.05的显著性水平下，12,x x 与y 的线性关系是否显著? (2)在a ＝0.05的显著性水平下，1β是否显著?(3)在a ＝0.05的显著性水平下，2β是否显著?解（1）回归方程的显著性检验：假设：H 0：1β=2β=0 H 1：1β，2β不全等于0 SSE=SST-SSR=6 724.125-6 216.375=507.75 F=1SSR p SSE n p --=6724.1252507.751021--=42.85()2,7F α=4.74，F>()2,7F α，认为线性关系显著。

第五章相关分析与回归分析相关分析（Correlation Analysis）和回归分析（Regression Analysis）都是统计学中常用的数据分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。

相关分析主要用于衡量变量之间的线性关系强度和方向，回归分析则是基于相关分析的基础上建立数学模型来预测或解释因变量的方法。

相关分析是一种用于研究两个变量之间关系强度和方向的统计方法。

相关系数是用来衡量两个变量之间相关关系强度的指标，其取值范围为[-1,1]。

当相关系数为正时，表示两个变量呈正相关，即随着一个变量增加，另一个变量也增加；当相关系数为负时，表示两个变量呈负相关，即随着一个变量增加，另一个变量减少；当相关系数接近于0时，表示两个变量之间关系弱或不存在。

常用的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）、斯皮尔曼相关系数（Spearman’s rank correlati on coefficient）和肯德尔相关系数（Kendall’s rank correlation coefficient）等。

皮尔逊相关系数适用于两个变量均为连续型的情况，斯皮尔曼和肯德尔相关系数则适用于至少一个变量为顺序型或等距型的情况。

回归分析是一种建立数学模型来预测或解释因变量的方法。

在回归分析中，通常将一个或多个自变量与一个因变量建立数学关系，然后通过该关系来预测或解释因变量。

回归分析可以分为简单回归分析和多元回归分析两种。

简单回归分析是指只有一个自变量和一个因变量之间的分析。

该方法主要用于研究一个自变量对因变量的影响，通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的线性关系。

简单回归分析的核心是最小二乘法，即通过最小化误差平方和来确定最佳拟合直线。

多元回归分析是指有多个自变量和一个因变量之间的分析。

该方法主要用于研究多个自变量对因变量的影响，并建立一个多元线性回归模型来描述它们之间的关系。

第八章 相关与回归分析一、名词1、相关关系：是现象间确实存在的，但是不完全确定的，一种非严格的依存关系。

2、回归分析：是对具有相关关系的两个或两个以上变量之间数量变化的一般关系进行测定，确定一个相应的数学表达式，以便从一个已知量来推测另一个未知量，这种处理具有相关关系变量之间的统计方法。

3、相关系数：是测定变量之间相关密切程度和相关方向的代表性指标。

4、估计标准误差：就是回归分析的估计值与观测值（实际值）之间的平均误差大小的指标。

二、填空1.在自然界和社会现象中，现象之间的相互依存关系可以分为两种，一种是（函数关系），一种是（相关关系）。

2.相关关系按相关程度可分为（完全相关）、（不完全相关）和（不相关）；按相关性质可分为（正相关）和（负相关）；按相关形式可分为（直线相关）和（曲线相关）；按影响因素多少可分为（单相关）和（复相关）。

3.互为因果关系的两个变量x 和Y ，可编制两个回归方程，一个是（y 倚x 回归方程）回归方程；另一个是（x 倚y 回归方程）回归方程。

4.相关分析是（回归分析）的基础，回归分析是（相关分析）的继续。

5.在回归分析中，因变量是（随自变量而变化的量），自变量是（主动变化的量）。

6.建立一元直线回归方程的条件是：两个变量之间确实存在（相关关系），而且其（相关的密切程度）必须是显著的。

一元直线回归方程的基本形式为：（Yc ＝a+bx ）。

7.估计标准误可以说明回归方程的（代表性大小）；说明回归估计值的（准确程度）；说明两个变量x 和Y 之间关系的（密切程度）。

8.当相关系数(r)越大时，估计标准误差S Y 就（越小），这时相关密切程度就（越高），回归直线的代表性就（大）；当r 越小时，S Y 就（越大），这时相关密切程度就（越低），回归直线的代表性就（小）。

三、判断1.正相关是指两个变量之间的变化方向都是上升的趋势，而负相关是指两个变量之间的变化方向都是下降的趋势。

（×）2.负相关是指两个量之间的变化方向相反，即一个呈下降（上升）而另一个呈上升（下降）趋势。

第十二章 相关与回归分析第一节 变量之间的相关关系 相关程度与方向·因果关系与对称关系 第二节 定类变量的相关双变量交互分类（列联表）·削减误差比例（PRE ）·λ系数与τ系数 第三节 定序变量的相关分析同序对、异序对和同分对·Gamma 系数·肯德尔等级相关系数（τa 系数、τb与τc 系数）·萨默斯系数（d 系数）·斯皮尔曼等级相关（ρ相关）·肯德尔和谐系数第四节 定距变量的相关分析相关表和相关图·积差系数的导出和计算·积差系数的性质 第五节 回归分析线性回归·积差系数的PRE 性质·相关指数R 第六节 曲线相关与回归可线性化的非线性函数·实例分析（二次曲线指数曲线）一、填空1．对于表现为因果关系的相关关系来说，自变量一般都是确定性变量，依变量则一般是（ 随机性 ）变量。

2．变量间的相关程度，可以用不知Y 与X 有关系时预测Y 的全部误差E 1，减去知道Y 与X 有关系时预测Y 的联系误差E 2，再将其化为比例来度量，这就是（ 削减误差比例 ）。

3．依据数理统计原理，在样本容量较大的情况下，可以作出以下两个假定：（1）实际观察值Y 围绕每个估计值c Y 是服从（ ）；（2）分布中围绕每个可能的c Y 值的（ ）是相同的。

4．在数量上表现为现象依存关系的两个变量，通常称为自变量和因变量。

自变量是作为（ 变化根据 ）的变量，因变量是随（ 自变量 ）的变化而发生相应变化的变量。

5．根据资料，分析现象之间是否存在相关关系，其表现形式或类型如何，并对具有相关关系的现象之间数量变化的议案关系进行测定，即建立一个相关的数学表达式，称为（ 回归方程 ），并据以进行估计和预测。

这种分析方法，通常又称为（ 回归分析 ）。

6．积差系数r 是（ 协方差 ）与X 和Y 的标准差的乘积之比。

第一章：1、何谓心理与教育统计学？学习它有何意义？教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法，搜集、整理、分析教育科学研究中获得的随机性数据资料，并根据这些数据资料所传递的信息，进行科学推论找出教育活动规律的一门科学。

具体讲，就是在教育研究中，通过调查、实验、测量等手段有意获取一些数据，并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理，最后得出结论的一种研究方法。

意义：（1）统计学为科学研究提供了一种科学方法。

（2）教育统计学是教育科学研究定量分析的重要重要工具。

（3）广大教育工作者学习教育统计学既可以顺利地阅读国内外先进的研究成果，又可以提高工作的科学性和效率，同时也为学习教育测量打下基础。

2、教育科学研究数据的特点（1）教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现；（2）教育科学研究数据具有随机性和变异性；（3）教育科学研究数据具有规律性；（4）教育科学研究的目的是通过部分数据来推测总体特征。

总之，在教育科学实验或调查中，所获得的数据都具有变异性与规律性的特点。

3、思考题：选用统计方法有哪几个步骤?①要分析一下实验设计是否合理，即所获得的数据是否适合用统计方法去处理，正确的数量化是应用统计方法的起步，如果对数量化的过程及其意义没有了解，将一些不着边际的数据加以统计处理是毫无意义的。

②要分析实验数据的类型。

不同数据类型所使用的统计方法有很大差别，了解实验数据的类型和水平，对选用恰当的统计方法至关重要。

③要分析数据的分布规律，如总体方差的情况，确定其是否满足所选用的统计方法的前提条件。

4、教育统计学的分类（1）依研究的问题实质来划分，教育统计学的研究内容可划分为描述一件事物的性质、比较两件事物之间的差异、分析影响事物变化的因素、一件事物两种不同属性之间的相互关系、取样方法等等。

（2）依统计方法的功能进行分类，教育统计学的研究内容可分为描述统计、推论统计和实验设计。

5、描述统计：主要研究如何整理科学实验或调查得来的大量数据，描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质。

生物统计学习题集参考答案生物统计学习题集参考答案第一章概论一、填空1 变量按其性质可以分为连续变量和非连续变量。

2 样本统计数是总体参数的估计量。

3 生物统计学是研究生命过程中以样本来推断总体的一门学科。

4 生物统计学的基本内容包括_试验设置、统计分析_两大部分。

5 统计学的发展过程经历了古典记录统计学、近代描述统计学现代推断统计学3个阶段。

6 生物学研究中，一般将样本容量n大于等于30称为大样本。

7 试验误差可以分为__随机误差、系统误差两类。

二、判断（-）1 对于有限总体不必用统计推断方法。

（-）2 资料的精确性高，其准确性也一定高。

(+) 3 在试验设计中，随机误差只能减少，而不可能完全消除。

（+）4 统计学上的试验误差，通常指随机误差。

三、名词解释样本：从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。

总体：具有相同的个体所构成的集合称为总体。

连续变量：是指在变量范围内可抽出某一范围的所有值。

非连续变量：也称离散型变量，表示变量数列中仅能取得固定数值并且通常是整数。

准确性：也称准确度指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真实值接近的程度。

精确性：也称精确度指在调查或试验中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近程度的大小。

第二章试验资料的整理与特征数的计算一、填空1 资料按生物的性状特征可分为___数量性状资料_变量和__变量性状资料_变量。

2 直方图适合于表示__计量、连续变量_资料的次数分布。

3 变量的分布具有两个明显基本特征，即_集中性_和__离散性_。

4 反映变量集中性的特征数是__平均数__，反映变量离散性的特征数是__变异数（标准差）_。

5 样本标准差的计算公式s= √∑（x-x横杆）平方/(n-1)。

二、判断( - ) 1 计数资料也称连续性变量资料，计量资料也称非连续性变量资料。

( - ) 2 条形图和多边形图均适合于表示计数资料的次数分布。

（ +）3 离均差平方和为最小。

第五章习题答案本章主要涉及多元统计基础，包括散点图、相关分析、回归分析以及方差分析等内容。

下面是本章部分习题的答案与解析。

1. 对于以下散点图，请判断变量之间的线性关系及相关系数大小。

答案：变量之间的线性关系：(1) 正相关(2) 弱负相关(3) 强正相关(4) 强负相关相关系数大小：(1) 0.82(2) -0.28(3) 0.96(4) -0.89解析：散点图是一种直观表示两个变量之间关系的图形，可以通过观察散点图的形状和位置来判断其相关性。

相关系数则是一种量化变量之间关系的方法，取值范围为-1到1，数值越接近 ±1，则相关性越强。

2. 请计算以下数据的相关系数，并判断相关性的方向和强度。

答案：相关系数：0.68相关性方向：正相关相关性强度：较强解析：相关系数为0.68，属于正相关，说明两个变量之间的关系呈现出一种正向趋势。

相关系数越接近1，则表明相关性越强，并且两个变量之间的关系越容易被预测和解释。

3. 请根据以下数据进行线性回归，并计算拟合优度和截距。

答案：回归分析结果：y = 2.5x + 5.5拟合优度：0.74截距：5.5解析：线性回归分析是一种用于探究变量之间关系的方法，通过拟合一条直线来表达变量之间的线性关系。

本题中，得到的回归方程为y = 2.5x + 5.5，即y的变化量与x成正比，斜率为2.5，截距为5.5。

同时，拟合优度为0.74，说明回归直线与数据点之间的拟合程度中等。

4. 在方差分析中，请简述组内变异与组间变异的概念以及作用。

答案：组内变异是指同一组内不同观测值之间的差异，反映了个体间的异质性和误差。

组间变异是指不同组之间观测值的差异，被用来衡量处理之间的区别和实验效应。

组内变异和组间变异在方差分析中具有不同的作用。

组内变异越小，则说明样本内部的方差较小，也就意味着各组之间的差异更大。

而组间变异越大，则意味着不同组之间的方差更大，也就是说各组之间的区分度更高，效应也越大。

《统计学》(第8版)笔记和课后习题详解统计学 (第8版) 笔记和课后题详解
1. 简介
本文档为《统计学》第8版的笔记和课后题详解。

主要内容包括统计学的基本概念、统计学的应用和解决问题的方法等。

2. 章节概述
第一章：统计学导论
该章节介绍了统计学的基本定义和应用领域，以及统计学在科学研究中的作用。

第二章：数据描述
该章节重点介绍了统计学中常用的数据描述方法，包括数据的图形展示、数据的中心趋势和数据的离散程度等。

第三章：概率与概率分布
该章节讲解了概率的概念和性质，以及常见的概率分布如二项分布、正态分布等。

第四章：统计推断的基本原理
该章节介绍了统计推断的基本原理，包括参数估计和假设检验等内容。

第五章：单因素方差分析
该章节讲解了单因素方差分析的原理和应用，以及一些统计学中常见的假设检验方法。

第六章：相关与回归分析
该章节重点介绍了相关与回归分析的原理和应用，包括线性回归和多元回归等内容。

3. 课后题详解
本文档还包含了每章的课后题详解，帮助读者巩固所学知识。

针对题中的难点和常见错误，给出了详细的解答和解题思路。

4. 结语
通过阅读本文档的《统计学》笔记和课后题详解，读者将更好地理解统计学的基本概念和方法，掌握统计分析的基本技能。

以上是《统计学》(第8版)笔记和课后习题详解的概述。

希望对您有所帮助！。

《统计学》练习题(3)答案《统计学》练习题（3）第9章1．下面的陈述错误的是（D ）。

A．相关系数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1 D．相关系数不会取负值2．根据你的判断，下面的相关系数取值错误的是（C ）。

A．-0.86 B．0.78 C．1.25 D．0 3．下面关于相关系数的陈述中错误的是（A ）。

A．数值越大说明两个变量之间的关系就越强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存在因果关系D．绝对值不会大于14．如果相关系数r=0，则表明两个变量之间（C ）。

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5．在回归模型y＝β0＋β1x＋ε中，ε反映的是（C ）。

A．由于x 的变化引起的y的线性变化部分B．由于y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6．在回归分析中，F检验主要是用来检验（C ）。

A．相关系数的显著性B．回归系数的显著性C．线性关系的显著性D．估计标准误差的显著性7．说明回归方程拟合优度的统计量主要是（C ）。

A．相关系数B．回归系数C．判定系数D．估计标准误差8．回归平方和占总平方和的比例称为（ C ）。

A．相关系数B．回归系数C．判定系数D．估计标准误差9．下面关于判定系数的陈述中不正确的是（B ）。

A．回归平方和占总平方和的比例B．取值范围是［-1，1］C．取值范围是［0，1］D．评价回归方程拟合优度的一个统计量10．下面关于估计标准误差的陈述中不正确的是（D ）。

1A．均方残差（MSE）的平方根B．对误差项ε的标准差σ的估计C．排除了x对y的线性影响后，y随机波动大小的一个估计量D．度量了两个变量之间的关系强度11．残差平方和SSE反映了y的总变差中（B ）。

医学统计学考题（按章节）第4题【15分】__回归分析四、回归分析 15分可能涉及范围：多元线性回归、logistic 回归。

要求： 1、提供某⼀资料，选择统计分析⽅法2、偏回归系数、标准偏回归系数、决定系数、校正决定系数、OR 等常⽤指标的意义与应⽤3、列回归⽅程例 27名糖尿病⼈的⾎清总胆固醇、⽢油三脂、空腹胰岛素、糖化⾎红蛋⽩、空腹⾎糖的测量值如下表：（1）欲分析影响空腹⾎糖浓度的有关因素，宜采⽤什么统计分析⽅法？多元线性回归分析（2）已知⽢油三酯(X2)、胰岛素(X3)和糖化⾎红蛋⽩(X4)是主要影响因素，现欲⽐较上述因素对⾎糖浓度的相对影响强度，应计算何种指标？标准偏回归系数可⽤来⽐较各⾃变量Xj 对Y 的影响强度，有统计意义下，回归系数绝对值越⼤，对Y 的作⽤越⼤。

SPSS 输出的多元回归分析结果中给出的各变量的标准偏回归系数,⽐较三个标准偏回归系数：⽢油三脂0.354: 胰岛素0.360: 糖化⾎红蛋⽩0.413≈1:1.02:1.17（倍）糖化⾎红蛋⽩对⾎糖的影响强度⼤⼩依次为：糖化⾎红蛋⽩X4、胰岛素X3、⽢油三脂X2（3）分析其回归模型的好坏宜选⽤何种指标？校正决定系数（ R 2a ）作为评价标准⼀般说决定系数（R 2）越⼤越优，但由于R 2是随⾃变量的增加⽽增⼤，因此，不能简单地以R 2作为评价标准，⽽是⽤校正决定系数（ R 2a ）作为评价标准。

R 2a 不会随⽆意义的⾃变量增加⽽增⼤。

（4）根据给出SPSS 结果，做出正确的结论。

空腹⾎糖浓度与总胆固醇⽆关，与⽢油三脂、空腹胰岛素、糖化⾎红蛋⽩线性相关。

（5）列出回归⽅程。

最优回归⽅程为：432663.0287.0402.05.6?X X X y+-+= Model Summary(最终模型的拟合优度检验验表)相关分析【完全分析答案】jszb1、此资料包含有四个变量，属于多变量计量资料，为多因素设计。

要分析多因素对空腹⾎糖浓度的影响，宜采⽤多元线性回归分析。