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应用统计学（第四版）第7章案例题目及答案案例分析题一个纺织品制造商收到一个很大的用于制作制服的衣料订单，这些衣料由4条不同的染色流水线进行染色，每条流水线每天生产的衣料数量大致相同。
通常，如果订单数量不是很大，只会用到一条流水线来完成订单，因为这样衣料的图案亮度会控制得较好，而不同流水线染色的图案亮度总会有些差异。
但是这个订单很大，要同时用到4条流水线，这时候需要通过使所有生产的衣料的图案亮度的方差最小化来尽可能使图案保持一致。
最近，顾客抱怨图案亮度的差异太大了。
因此决定对4条流水线生产的衣料图案亮度进行方差分析检验。
从每条流水线随机抽取样本并测量亮度，测量值在0～100之间，数据如下表所示。
要求：(1) 在 =0.05的显著性水平下进行检验并给出你的结论。
(2) 哪两条流水线染色的衣料的平均亮度有明显的不同？(3) 在生产过程中停止某一流水线进行亮度调整的成本很高，如果只能将一条流水线停下来调整，应该调整哪一条呢？应该将其调整到多少亮度值才能使所染色的衣料的图案尽可能保持一致？答案P207四、案例分析因F=10.590967> F crit=2.7826004或P-value=1.526E-05<α=0.05，拒绝原假设H0，即不同流水线对衣料图案的亮度有显著影响。
（2）利用Fisher最小显著差异（LSD）方法进行多重比较，可判断哪些均值间有显著差异。
t分布的自由度为n-k=56-4=52，所以/20.025(52)t tα==2.0066，MSE=6.2109，有关样本均值差的绝对值及相应的LSD计算结果如下表所示：判断：若均值差绝对值大于相应的LSD就拒绝H０，表明它们之间衣料平均亮度有显著差异；否则不拒绝H0，不能认为它们之间有显著差异。
因此，根据上表计算结果判断如下：流水线1和2，流水线1和3，流水线2和4，流水线3和4它们之间衣料的图案的平均亮度有明显的不同。
（3）我们把各样本均值与样本总均值进行比较，从中找出偏离样本总均值最大者，则停止该流水线并将其图案亮度调整到样本总均值，能够使所染色衣料的图案亮度尽可能保持一致。
第7章习题答案一、思考题（略）二、选择题1.D ；2.C；3.C；4.D ；5.AE ；6.A ；7.D；8.A ；9.D ；10.C．三、计算题1.由Excel单因素方差分析得到如下结果：.方差分析：单因素方差分析SUMMARY组观测数求和平均方差A492236.666667B4112284.666667C484213.333333方差分析差异源SS df MS F P-value F crit 组间10425210.636360.004264.256495组内4494.888889总计14811由上表可知：F=10.63636>F crit=4.256495，或P-value=0.00426<α=0.05，表明三家制造商的机器混合一批原料所需平均时间不相同。
2.利用Excel单因素方差分析得到如下结果：方差分析：单因素方差分析SUMMARY组观测数求和平均方差样本1678130.8样本258016 1.5样本3448120.66666667样本455010 1.5样本533712.33333334.33333333方差分析差异源SS df MS F P-value F crit 组间93.7681159423.44202915.8233696 1.02431E-054.57903597组内26.6666667181.48148148总计120.43478322由此可知：5个总体均值有显著差异。
3.（1）方差分析表如下：来自三个总体的ANOV A分析表（2）由上表可知：没有证据表明三个总体的均值有显著差异。
4.（1）利用Excel单因素方差分析得到如下结果：方差分析：单因素方差分析SUMMARY组观测数求和平均方差样本1461215396.6666667样本2467616997.3333333样本3463215882方差分析差异源SS df MS F P-value F crit组间53622682.913043480.105796634.25649473组内828992总计136411由上表可知，三个总体均值无显著差异。
统计学的预测模型统计学的预测模型是统计学中一个重要的概念，它通过对历史数据的分析和建模，来预测未来事件的发生趋势或结果。
在现代社会，预测模型被广泛运用于各个领域，如金融、医疗、市场营销等，为决策提供重要参考。
本文将介绍统计学的预测模型的基本原理、常见方法和应用场景。
### 基本原理统计学的预测模型基于对数据的分析和统计推断，通过建立数学模型来描述数据之间的关系，并利用这些关系进行未来事件的预测。
其基本原理可以概括为以下几点：1. 数据收集：首先需要收集相关的历史数据，包括变量的取值和事件的结果。
数据的质量和数量对预测模型的准确性至关重要。
2. 数据分析：对收集到的数据进行探索性分析，包括描述统计、相关性分析等，以了解数据的特征和规律。
3. 模型建立：根据数据的特征和问题的需求，选择合适的预测模型，如线性回归、时间序列分析、决策树等，并进行模型的建立和参数估计。
4. 模型评估：通过模型的评估和验证，检验模型的拟合度和预测能力，选择最优的模型进行预测。
5. 预测应用：利用建立好的预测模型对未来事件进行预测，提供决策支持和参考建议。
### 常见方法在统计学的预测模型中，常见的方法包括但不限于以下几种：1. 线性回归：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的模型，通过最小二乘法估计回归系数，进行预测和推断。
2. 时间序列分析：时间序列分析是一种用于处理时间序列数据的方法，包括趋势分析、季节性分析、周期性分析等，用于预测未来的时间序列数据。
3. 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类和回归方法，通过构建决策树模型，进行数据的分类和预测。
4. 人工神经网络：人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过多层神经元的连接和学习，进行复杂数据的预测和分类。
5. 支持向量机：支持向量机是一种用于分类和回归分析的机器学习方法，通过构建最优超平面，实现数据的分类和预测。
### 应用场景统计学的预测模型在各个领域都有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：1. 金融领域：预测股票价格、汇率变动、信用风险等，为投资决策提供参考。
统计学原理多项选择题07--第七章相关分析第七章相关分析专业：姓名：学号：1、在直线相关和回归分析中（）。
A、据同一资料，相关系数只能计算一个B、据同一资料，相关系数可以计算两个C、据同一资料，回归方程只能配合一个D、据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个E、回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关2、直线相关分析的特点有（）。
A、两变量不是对等的B、两变量只能算出一个相关系数C、相关系数有正负号D、两变量都是随机的E、相关系数的绝对值是介于0－1之间的数3、测定现象之间有无相关关系的方法是（）A、编制相关表B、绘制相关图C、对客观现象做定性分析D、计算估计标准误E、配合回归方程4、下列属于正相关的现象是( )A、家庭收入越多,其消费支出也越多B、某产品产量随工人劳动生产率的提高而增加C、流通费用率随商品销售额的增加而减少D、生产单位产品所耗工时随劳动生产率的提高而减少E、产品产量随生产用固定资产价值的减少而减少5、下列哪些关系是相关关系( )A、圆的半径长度和周长的关系B、农作物收获和施肥量的关系C、商品销售额和利润率的关系D、产品产量与单位成品成本的关系E、家庭收入多少与消费支出增长的关系6、下列属于负相关的现象是( )A、商品流转的规模愈大,流通费用水平越低B、流通费用率随商品销售额的增加而减少C、国民收入随投资额的增加而增长D、生产单位产品所耗工时随劳动生产率的提高而减少E、某产品产量随工人劳动生产率的提高而增加7、相关系数是零,说明两个变量之间的关系( )A、完全不相关B、高度相关C、低度相关D、不相关E、显著相关8、若两个变量之间的相关系数为-1,则这两个变量是( )A、负相关关系B、正相关关系C、不相关D、完全相关关系E、不完全相关关系9、回归分析的特点有( )A、两个变量是不对等的B、必须区分自变量和因变量C、两个变量都是随机的D、因变量是随机的E、自变量是可以控制的量10、直线回归分析中( )A、自变量是可控制量,因变量是随机的B、两个变量不是对等的关系C、利用一个回归方程,两个变量可以互相推算D、根据回归系数可判定相关的方向E、对于没有明显因果关系的两个线性相关变量可求得两个回归方程11、在直线回归方程y c=a+bx 中( )A、必须确定自变量和因变量,即自变量是给定的,因变量是随机的B、回归系数既可以是正值,也可以是负值C、一个回归方程既可以由自变量推算因变量的估计值,也可以由因变量的值计算自变量的值D、两个变量都是随机的E、两个变量存在线性相关关系,而且相关程度显著12、直线回归方程y c=a+bx 中的b 称为回归系数,回归系数的作用是( )A、可确定两变量之间因果的数量关系B、可确定两变量的相关方向C、可确定两变量相关的密切程度D、可确定因变量的实际值与估计值的变异程度E、可确定当自变量增加一个单位时,因变量的平均增加量13、计算相关系数时，（）A、相关的两个变量都是随机的B、相关的两个变量是对等关系C、相关的两个变量，一个是随机的，一个是对等的D、可以计算出自变量和因变量两个相关系数E、相关系数有正负号14、直线回归分析中，（）A、自变量是给定的数值，因变量是随机的B、根据回归系数可以判定相关的方向C、两个变量不是对等的关系D、利用一个回归方程，两个变量可以互相推算E、对于没有明显关系的两个变量也只能求得一个回归直线方程15、进行相关分析时按相关程度可分为（）A、完全相关B、不完全相关C、线性相关D、非线性相关E、不相关16、相关系数等于零，说明两个变量之间的关系是（）A、可能完全不相关B、可能是曲线相关C、高度相关D、中度相关E、以上四个都不对17、已知∑(x－x)2是∑y－y)2的两倍，并已知∑(x－x) (y－y) 是∑(y－y)2的1.2倍，则相关系数r的值为（）A、0.5B、0.6C、不能计算2.1D、2E、0.6218、相关系数（）A、是测定直线相关密切程度的一个统计指标B、可以按积差法定义公式计算C、取值范围在实数0—1之间D、根据其值大小可以判定相关方向E、不管用哪一个公式，计算的结果应该一致19、下列表述正确的有（）A、具有明显因果关系的两变量一定不是相关关系B、只要相关系数较大，两变量就一定存在密切关系C、相关关系的符号可以说明两变量相互关系的方向D、样本相关系数和总体相关系数之间存在抽样误差E、不具有因果关系的变量一定不存在相互关系20、下列各组变量之间属于相关关系的有（）A、家庭收入与支出B、人口数与消费品的需求量C、人的身高与体重D、播种面积与粮食产量E、我国农村劳动力人数与粮食生产总量21、相关关系的主要特征有（）A、现象间确实存在着数量上的依存关系B、现象间的数量依存关系数值是不确定的C、现象间的数量依存关系数值是确定的D、相关关系不同于函数关系E、相关关系是函数关系的一种22、可用于判断相关关系的方法常有（）A、相关表B、相关图C、散点图D、回归方程E、回归系数23、下列属于正相关的有（）A、一个变量的值增加，另一个变量的值也随之增加B、一个变量的值增加，另一个变量的减少C、一个变量的值减少，另一个变量的值也随之减少D、一个变量的值减少，另一个变量的值却增加E、一个变量的值增加或减少，另一个变量的值不变24、若散点图中所有的点都分布在同一条直线（不平行于X轴，也不平行于Y轴）上，则两个变量（）A、是函数关系B、相关系数等于0C、相关系数的绝对值等于1D、属于完全相关E、相关系数等于回归系数25、相关系数有如下特点（）A、两个变量是对等的，只有一个相关系数B、相关系数有正负号，反映正相关或负相关C、对于全面统计资料，两个变量都是随机的D、对于非全面统计资料，两个变量都是随机的E、对于非全面统计资料，两个变量中只有一个是随机的26、相关分析的意义在于（）A、研究两个变量之间是否存在着相关关系B、测定相关关系的密切程度C、判断相关关系的形式D、配合相关关系的方程式E、进行统计预测或推断27、同龄人身高与体重的关系是（）A、单相关关系B、正相关关系C、复相关关系D、负相关关系E、函数关系28、在回归分析中要建立有意义的直线回归方程，必须满足的条件是（）A、现象间存在着显著性的线性相关关系B、相关系数必须等于1C、按最小平方法配合线性回归方程D、相关数列的项数必须足够多E、对相关数列的项数多少并没有要求29、在回归分析中，简单线性回归方程的两个变量必须是（）A、一个是自变量，一个是因变量B、皆为随机变量C、对等的变量D、一个是确定性变量，一个是随机性变量E、非对等关系的变量30、简单回归分析与简单相关分析的区别有（）A、相关分析所研究的两个变量是对等的，而回归分析不是B、对两个变量只能计算出一个相关系数，但可以根据不同的研究目的建立两个回归方程C、相关分析对资料的要求是，两个变量都是随机变量；回归分析要求自变量是给定的，因变量是随机的D、回归分析对资料的要求是，两个变量都是随机变量；相关分析要求自变量是给定的，因变量是随机的E、回归分析所研究的两个变量是对等的，而相关分析不是31、应用相关分析与回归分析需注意的问题是（）A、在定性分析的基础上进行定量分析B、要注意现象质的界限及相关关系作用的范围C、要具体问题具体分析D、要考虑社会经济现象的复杂性E、对回归模型中计算出来的参数的有效性应进行检验32、对于简单线性回归方程的回归系数b，下列说法正确的是（）A、b是回归直线的斜率B、b的绝对值介于0—1之间C、b接近0表明自变量对因变量的影响不大D、b与r有相同的符号E、b常通过最小平方法求出33、相关分析中（）A、相关系数既可测定直线相关，也可测定曲线相关B、相关系数只可测定直线相关，不可测定曲线相关C、相关指数既可测定直线相关，也可测定曲线相关D、相关指数不可测定直线相关，只可测定曲线相关E、相关系数为零，说明两现象之间毫无关系34、一个由100人组成的25—64岁男子的样本，测得其身高与体重的相关系数γ为0.4671，则下列选项正确的有（）A、较高的男子趋于较重B、身高与体重存在显著正相关C、体重较重的男子趋于较高D、身高与体重存在低度正相关E、46%的较高的男子趋于较重35、回归估计标准差说明（）A、自变量与因变量的平均离差B、自变量之间的平均离差C、回归估计的精确度D、回归方程的代表性大小E、自变量各实际值与其估计值之间的平均差异36、收入水平与受教育程度之间的相关系数γ为0.6314，这种相关属于（）A、单相关B、复相关C、高度相关D、正相关E、显著相关37、如果两个变量之间完全相关，则以下结论中正确的是（）A、相关系数γ的绝对值等于1B、判定系数γ2等于1C、回归系数b大于0D、回归估计标准差S等于1yE、回归估计标准差S等于0y38、根据某样本资料得产量（万件）与单位产品成本（百元）之间的回归方程为y?= 920－8x，这意味着（）A、产量与单位成本之间是负相关B、产量与单位成本之间是正相关C、产量为1万件时，单位成本平均为920百元D、产量每增加1万件，单位成本平均增加8百元E、产量每增加1万件，单位成本平均减少8百元39、指出下列表述哪些肯定是错误的（）A、y?= 80+5xγ= 0.6128B、y?=－30+5xγ= 0.8746C、y?= 80－5xγ= 0.6521D、y?=－30+5xγ=－0.8746E、y?= －100－2xγ=－1.201140、机床的使用年限与维修费用之间的相关系数是0.7213，合理范围内施肥量与粮食亩产量之间的相关系数为0.8521，商品价格与需求量之间的相关系数为－0.9345；则（）A、商品价格与需求量之间的线性相关性最低B、商品价格与需求量之间的线性相关性最高C、施肥量与粮食亩产量之间的线性相关性最高D、施肥量与粮食亩产量之间的线性相关性最低E、机床的使用年限与维修费用之间的线性相关性最低41、理想的回归直线，应满足（）A、实际值与其平均值的离差和为0B、实际值与其平均值的离差平方和最小C、实际值与其估计值的离差和为0D、实际值与其估计值的离差平方和最小E、平均值与其估计值的离差平方和最小42、下列现象具有相关关系的有（）A、降雨量与农作物产量B、单位产品成本与劳动生产率C、人口自然增长率与农业贷款D、存款利率与存款期限E、利息收入与存款利率。
应用统计学中的数据分析与预测研究随着科技的不断发展和数据的不断积累，统计学在各个领域中的应用越来越广泛，数据分析与预测成为热门研究领域之一。
数据分析与预测是指通过对已有数据进行分析和挖掘，以及利用统计模型进行未来事件的预测和预测结果的评估。
本文将就应用统计学中的数据分析与预测研究进行探讨，并重点介绍其在商业、医疗和社会科学领域的应用。
首先，应用统计学中的数据分析与预测在商业领域的应用日益重要。
以市场营销为例，企业需要拥有大量的市场数据以了解消费者的需求和行为，同时也需要对市场前景进行预测。
通过数据分析方法，可以从大量的交易记录中识别出销售趋势和潜在的目标客户，并通过预测模型为业务决策提供支持。
此外，统计学方法在经济预测、金融风险评估和供应链管理等领域也有广泛的应用。
利用统计学的方法可以对市场进行深入分析，预测未来的商业趋势，帮助企业制定更科学和有效的经营策略。
其次，在医疗领域，应用统计学的数据分析与预测也发挥着重要的作用。
医疗数据的量非常大，如何从这些数据中提取有价值的信息并为医疗决策提供支持是一个关键问题。
通过统计学的方法，医疗专家可以对患者的健康数据进行分析，找出疾病的规律，并建立预测模型，用于疾病的风险评估和治疗方案的制定。
例如，通过分析患者的病历数据、生活习惯和遗传因素等，可以预测患者患上某种疾病的可能性，并采取相应的预防措施。
此外，应用统计学的方法还可以对医疗资源进行优化配置，提高医疗服务效率，为人们的健康提供更好的保障。
最后，在社会科学领域，应用统计学中的数据分析与预测也扮演着重要的角色。
社会现象的研究通常涉及到大量的数据收集和数据分析。
通过对社会调查数据的分析，可以了解人们的观点和行为，发现社会问题的根源，并为社会政策和规划提供决策支持。
例如，在教育领域，通过对学生的学习成绩、家庭背景和教育资源的分析，可以建立学生学习成绩的预测模型，并通过提供针对性的教育措施来提高学生的学习能力。
第七章相关分析与回归分析一、单项选择题1.相关分析是研究变量之间的A.数量关系B.变动关系C.因果关系D.相互关系的密切程度2.在相关分析中要求相关的两个变量A.都是随机变量B.自变量是随机变量C.都不是随机变量D.因变量是随机变量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B.圆半径与圆周长之间关系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B.两个变量一增一减C.两个变量之间的变化方向一致D.两个变量一减一增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B.存在着不完全确定的关系C.存在着严重的依存关系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B.直线相关关系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A.单相关B.复相关C.不相关D.负相关13.相关系数的取值范围是A.-1≤r≤1B.-1≤r≤0C.0≤r≤1D. r=014.两变量之间相关程度越强,则相关系数A.愈趋近于1B.愈趋近于0C.愈大于1D.愈小于115.两变量之间相关程度越弱,则相关系数A.愈趋近于1B.愈趋近于0C.愈大于1D.愈小于116.相关系数越接近于－1,表明两变量间A.没有相关关系B.有曲线相关关系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B.因变量的总变差C.因变量的回归变差D.因变量的剩余变差25.估计标准误差是反映A.平均数代表性的指标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B.回归参数C.剩余变差D.估计标准误差二、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E.年龄与血压之间的关系2.直线相关分析的特点是A.相关系数有正负号B.两个变量是对等关系C.只有一个相关系数D.因变量是随机变量E.两个变量均是随机变量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A.单位成本与产量之间存在着负相关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7.判断现象之间有无相关关系的方法有A.对现象作定性分析B.编制相关表C.绘制相关图D.计算相关系数E.计算估计标准误差8.当现象之间完全相关的,相关系数为A.0B.－－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C.产量随生产用固定资产价值减少而减少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A.都是随机变量B.都是给定的变量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C.正相关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E.指标值愈大,表明估计值愈可靠15.下列公式哪些是计算相关系数的公式16.用最小平方法配合的回归直线,必须满足以下条件A.∑(y-y c )=最小值B.∑(y-y c )=0C.∑(y-y c )2=最小值D.∑(y-y c )2=0E.∑(y-y c )2=最大值17.方程y c =a+bx222222)()(.)()())((...))((.y y n x x n y x xy n r E y y x x y y x x r D L L L r C L L L r B n y y x x r A xx xy xy yy xx xy yx ∑-∑⋅∑-∑∑⋅∑-∑=-∑⋅-∑--∑===--∑=σσA.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。
