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贾俊平《统计学》考研真题(含复试)与典型习题详解 第11章~第12章【圣才出品】

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贾俊平《统计学》章节题库-第十一章至第十二章(圣才出品)

贾俊平《统计学》章节题库-第十一章至第十二章(圣才出品)
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5．根据下面的散点图，可以判断两个变量之间存在（ ）。
A．正线性相关关系 B．负线性相关关系 C．非线性关系 D．函数关系 【答案】B 【解析】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 量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，则称为负线性相 关关系。
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3．下面的假定中，哪个属于相关分析中的假定（ ）。 A．两个变量之间是非线性关系 B．两个变量都是随机变量 C．自变量是随机变量，因变量不是随机变量 D．一个变量的数值增大，另一个变量的数值也应增大 【答案】B 【解析】在进行相关分析时，对总体主要有以下两个假定：①两个变量之间是线性关系； ②两个变量都是随机变量。
【答案】C 【解析】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
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量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，即 x 值增大时 y 值随之变小，或 x 值变小时 y 值随之增大，则称为负相关。
12．如果相关系数 r=0，则表明两个变量之间（ ）。 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 【答案】C 【解析】相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如 果相关系数 r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。
13．设产品产量与产品单位成本之间的线性相关系数为-0.87，这说明二者之间存在着 （ ）。
2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题（ ）。 A．判断变量之间是否存在关系 B．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响 C．描述变量之间的关系强度 D．判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系 【答案】B 【解析】相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述与度量，它主要解决的问题包括： ①变量之间是否存在关系；②如果存在关系，它们之间是什么样的关系；③变量之间的关系 强度如何；④样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系。

贾俊平《统计学》配套题库 【课后习题】详解 第13章~第14章【圣才出品】

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二、练习题
1．下表是 1991～2008 年我国小麦产量数据。
年份
小麦产量（万吨） 年份
1991
9595.3
2000
1992
10158.7
2001
1993
10639.0
2002
1994
9929.7
2003
1995
10220.7
2004
1996
11056.9Leabharlann 2005199712328.9
2006
1998
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移动平均值，然后再计算出各比值的季度（或月份）平均值。 （3）季节指数调整。由于各季节指数的平均数应等于 1 或 100%，若根据第 2 步计算
的季节比率的平均值不等于 1 时，则需要进行调整。具体方法是：将第（2）步计算的每个 季节比率的平均值除以它们的总平均值。
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第 13 章 时间序列分析和预测
一、思考题 1．简述时间序列的构成要素。 答：时间序列的构成要素分为 4 种，即趋势、季节性或季节变动、周期性或循环波动、 随机性或不规则波动。 （1）趋势是时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动，也称长 期趋势； （2）季节性也称季节变动，它是时间序列在一年内重复出现的周期性波动； （3）周期性也称循环波动，它是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或 振荡式变动； （4）随机性也称不规则波动，是指偶然性因素对时间序列产生影响，致使时间序列呈 现出某种随机波动。
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贾俊平《统计学》章节题库(含考研真题)(指数)【圣才出品】

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8．已知某地区 2002 年农产品收购总额为 120 亿元，2003 年比 2002 年的收购总额 增长 15%，农产品收购价格总指数为 106%。则农产品收购量增加的百分比和农民因此增 加的收入分别是（ ）。[中南财大 2005 研]
A．21.9%和 10.19 亿元 B．21.9%和 7.81 亿元 C．8.49%和 10.19 亿元 D．8.49%和 7.81 亿元 【答案】C 【解析】由于收购总额指数（∑p1q1/∑p0q0）＝收购量指数（∑p0q1/∑p0q0）×收购价 格指数（∑p1q1/∑p0q1），收购总额指数＝1＋15%＝115%，收购价格指数＝106%，所以 收购量指数＝115%/106%＝108.49%。即农产品收购量增加的百分比为 8.49%，因此增加 的收入为∑p0q1－∑p0q0＝108.49%×∑p0q0－∑p0q0＝120×8.49%＝10.19（亿元）。

对数。我国商品零售价格指数采用固定权数的加权算术平均公式计算；又由于权数直接影响 指数的可靠性，因此每年要根据居民家庭收支调查的资料调整一次权数。
3．某种产品报告期与基期比较产量增长 26%，单位成本下降 32%，则生产费用支出 总额为基期的（ ）。[厦门大学 2014 研]
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第 14 章 指 数
一、单项选择题 1．某种商品销售额增长了 5%，商品零售价格增长 2%，则商品销售量增长（ ）。[中 央财经大学 2015 研] A．7% B．10% C．2.94% D．3% 【答案】C 【解析】销售额指数＝销售量指数×销售价格指数，故销售量指数＝（1＋5%）/（1＋ 2%）＝102.94%，则销售量增长率＝销售量指数－100%＝2.94%。
A．服从正态分布 B．没有计量单位 C．取值在 0 和 1 之间 D．是相对数 【答案】A 【解析】经题干中的方法处理后，数据保持原分布不变，而原分布不一定是正态分布。

贾俊平《统计学》(第7版)考研真题与典型题详解 第9章~第10章【圣才出品】

贾俊平《统计学》(第7版)考研真题与典型题详解 第9章~第10章【圣才出品】
表 9-1 关于餐厅改革的调查结果
这个表格是（ ）。 A．4×3 列联表 B．3×2 列联表 C．2×3 列联表 D．3×4 列联表 【答案】B 【解析】表中的行是态度变量，这里划分为三类，即赞成、中立和反对；表中的列是单 位变量，这里划分为两类，即男同学和女同学，因此这个表格是 3×2 列联表。
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第 9 章 分类数据分析
一、单项选择题 1．列联分析是利用列联表来研究（ ）。 A．两个数值型变量的关系 B．两个分类变量的关系 C．两个数值型变量的分布 D．一个分类变量和一个数值型变量的关系 【答案】B 【解析】列联表是由两个或以上的变量进行交叉分类的频数分布表，列联分析是利用列 联表来研究两个分类变量之间的关系。
10．某大学为了解男女毕业生对开设《职业规划》这门课程的看法，分别抽取了 500 名男学生和 500 名女学生进行调查，得到的结果如表 9-7 所示。
表 9-7 关于开设《职业规划》课子书、题库视频学习平台

如果要检验男女毕业生对开设《职业规划》这门课程的看法是否相同，即检验假设 H0： π1＝π2＝850/1000＝0.85，χ2 检验统计量的自由度是（ ）。
表 9-5
根据这个列联表计算的χ2 统计量的值为（ ）。 A．0.6176 B．1.2352 C．2.6176 D．3.2352 【答案】B 【解析】非参数检验中的χ2 拟合优度检验和可以应用于列联表的独立性检验来测定两 个分类变量之间的相关程度。用 fo 表示观察值频数，用 fe 表示期望值频数，则χ2 统计量为：
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【解析】赞成研究生奖学金制度改革的行百分比分别为：（90/174）×100%＝51.7%； （84/174）×100%＝48.3%。

(NEW)贾俊平《统计学》(第5版)笔记和课后习题(含考研真题)详解

(NEW)贾俊平《统计学》(第5版)笔记和课后习题(含考研真题)详解

目　录第1章　导　论1.1　复习笔记1.2　课后习题详解1.3　典型习题详解第2章　数据的搜集2.1　复习笔记2.2　课后习题详解2.3　典型习题详解第3章　数据的图表展示3.1　复习笔记3.2　课后习题详解3.3　典型习题详解第4章　数据的概括性度量4.1　复习笔记4.2　课后习题详解4.3　典型习题详解第5章　概率与概率分布5.1　复习笔记5.2　课后习题详解5.3　典型习题详解第6章　统计量及其抽样分布6.1　复习笔记6.2　课后习题详解6.3　典型习题详解第7章　参数估计7.1　复习笔记7.2　课后习题详解7.3　典型习题详解第8章　假设检验8.1　复习笔记8.2　课后习题详解8.3　典型习题详解第9章　分类数据分析9.1　复习笔记9.2　课后习题详解9.3　典型习题详解第10章　方差分析10.1　复习笔记10.2　课后习题详解10.3　典型习题详解第11章　一元线性回归11.1　复习笔记11.2　课后习题详解11.3　典型习题详解第12章　多元线性回归12.1　复习笔记12.2　课后习题详解12.3　典型习题详解第13章　时间序列分析和预测13.1　复习笔记13.2　课后习题详解13.3　典型习题详解第14章　指　数14.1　复习笔记14.2　课后习题详解14.3　典型习题详解第1章　导　论1.1　复习笔记一、统计学1统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。

数据收集也就是取得统计数据；数据处理是将数据用图表等形式展示出来；数据分析则是选择适当的统计方法研究数据，并从数据中提取有用信息进而得出结论。

2．数据分析所用的方法（1）描述统计：研究的是数据收集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法；（2）推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

二、统计数据的类型1分类数据、顺序数据、数值型数据（按计量尺度不同分类）（1）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述的；（2）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。

《统计学》(贾俊平,第五版)分章习题及答案

《统计学》(贾俊平,第五版)分章习题及答案

《统计学》分章习题及答案（贾俊平，第五版）主编：杨群目录习题部分 (2)第1章导论 (3)第2章数据的搜集 (4)第3章数据的整理与显示 (5)第4章数据的概括性度量 (6)第5章概率与概率分布 (10)第6章统计量及其抽样分布 (11)第7章参数估计 (11)第8章假设检验 (13)第9章分类数据分析 (14)第10章方差分析 (16)第11章一元线性回归 (17)第12章多元线性回归 (19)第13章时间序列分析和预测 (22)第14章指数 (25)答案部分 (30)第1章导论 (30)第2章数据的搜集 (30)第3章数据的图表展示 (30)第4章数据的概括性度量 (31)第5章概率与概率分布 (32)第6章统计量及其抽样分布 (33)第7章参数估计 (33)第8章假设检验 (34)第9章分类数据分析 (34)第10章方差分析 (36)第11章一元线性回归 (37)第12章多元线性回归 (38)第13章时间序列分析和预测 (40)第14章指数 (41)习题部分第1章导论一、单项选择题1．指出下面的数据哪一个属于分类数据（）A.年龄B.工资C.汽车产量D.购买商品的支付方式（现金、信用卡、支票）2.指出下面的数据哪一个属于顺序数据（）A.年龄B.工资C.汽车产量D.员工对企业某项制度改革措施的态度（赞成、中立、反对）3.某研究部门准备在全市200万个家庭中抽取2000个家庭，据此推断该城市所有职工家庭的年人均收入，这项研究的统计量是（）A.2000个家庭B.200万个家庭C.2000个家庭的人均收入D.200万个家庭的人均收入4.了解居民的消费支出情况，则（）A.居民的消费支出情况是总体B.所有居民是总体C.居民的消费支出情况是总体单位D.所有居民是总体单位5.统计学研究的基本特点是（）A.从数量上认识总体单位的特征和规律B.从数量上认识总体的特征和规律C.从性质上认识总体单位的特征和规律D.从性质上认识总体的特征和规律6.一家研究机构从IT从业者中随机抽取500人作为样本进行调查，其中60%的人回答他们的月收入在5000元以上，50%的回答他们的消费支付方式是使用信用卡。

贾俊平《统计学》(第7版)考点归纳和课后习题详解(含考研真题)(第11章 一元线性回归)【圣才出品】

第11章一元线性回归11.1 考点归纳【知识框架】【考点提示】（1）变量间关系的度量，包括相关系数的计算公式、性质，相关关系的显著性检验（简答题、计算题考点）；（2）一元线性回归，包括回归模型的假定（简答题考点），回归方程、估计的回归方程的建立（选择题、计算题考点）；（3）最小二乘法的含义、性质，回归系数的计算（选择题、简答题、计算题考点）；（4）回归直线的拟合优度及显著性检验（计算题考点）；（5）点估计和区间估计，包括置信区间和预测区间（判断题、计算题考点）。

【核心考点】考点一：变量间关系的度量1．相关系数（线性相关系数，或Pearson 相关系数）总体相关系数ρ，样本相关系数r 。

（1）计算公式n xy x y r ∑-∑∑=（2）性质 ①r 的取值范围为－1≤r≤1。

|r|→1说明两个变量之间的线性关系越强。

②r 具有对称性，即r xy ＝r yx 。

③r 取值大小与x 和y 的原点及尺度无关。

④r 仅用于度量线性关系，不能用于描述非线性关系⑤r 只是度量数量关系，但不意味着因果关系。

⑥r 取值可以解释两个变量之间的相关程度。

但需要先对相关系数的显著性进行检验。

【真题精选】如果变量X 与变量Y 之间的相关系数为0，说明这两个变量之间是（ ）。

[浙江财经大学2019研]A ．完全相关关系B ．完全不相关C ．没有线性关系D ．低度相关关系【答案】C 【解析】相关系数r 仅仅是变量X 与Y 之间线性关系的一个度量，r ＝0只表示两个变量之间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系，它们之间可能存在非线性相关关系。

因此当r ＝0或很小时，不能轻易得出两个变量之间不存在相关关系的结论，而应结合散点图作出合理的解释。

2．相关关系的显著性检验——t 检验（小样本或大样本） 检验的统计量(2)t r t n =-若|t|＞t α/2，则拒绝原假设H 0，表明总体的两个变量之间存在显著的线性关系。

贾俊平《统计学》配套题库 【章节题库】详解 第13章~第14章【圣才出品】

5．时间序列在长时期内呈现出来的某种持续向上或持续下降的变动称为（ ）。 A．趋势 B．季节性 C．周期性
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D．随机性
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【答案】A
【解析】趋势是指时间序列在长期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动，也称
长期趋势。时间序列中的趋势可以是线性的，也可以是非线性的。
16．指数平滑法适合于预测（ ）。 A．平稳序列 B．非平稳序列 C．有趋势成分的序列 D．有季节成分的序列 【答案】A 【解析】平稳时间序列通常只含有随机成分，其预测方法主要有简单平均法、移动平均 法和指数平滑法等，这些方法主要是通过对时间序列进行平滑以消除其随机波动。
11．环比增长率是（ ）。 A．报告期观察值与前一时期观察值之比减 l B．报告期观察值与前一时期观察值之比加 l C．报告期观察值与某一固定时期观察值之比减 l D．报告期观察值与某一固定时期观察值之比加 l 【答案】A 【解析】增长率可分为环比增长率和定基增长率。环比增长率是报告期观察值与前一时 期观察值之比减 1，说明现象逐期增长变化的程度。
9．从下面的图形可 C．周期性 D．趋势和随机性 【答案】D 【解析】趋势是指时间序列在长期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动，也称 长期趋势。随机波动是时间序列中除去趋势、季节变动和循环波动之后的随机波动。随机波
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动通常是夹在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或振荡式变动。从图中可以看出， 该时间序列中存在着持续向上的线性趋势以及明显的随机波动。
10．增长率是时间序列中（ ）。 A．报告期观察值与基期观察值之比 B．报告期观察值与基期观察值之比减 l C．报告期观察值与基期观察值之比加 l D．基期观察值与报告期观察值之比减 l 【答案】B 【解析】增长率也称增长速度，它是时间序列中报告期观察值与基期观察值之比减 1 后的结果，用%表示。

统计学(第六版)贾俊平-课后习题及答案

目录第一章P10 (1)第二章P34 (2)第三章P66 (3)第四章P94 (8)第七章P176 (11)第八章Ｐ212 (15)第10 章Ｐ258 (17)第11 章Ｐ291 (21)第13 章P348 (26)第14 章P376 (30)第一章P10一、思考题1.1什么是统计学？1.2解释描述统计和推断统计。

1.3统计数据可分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？1.4解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。

1.5举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

1.6变量可分为哪几类？1.7举例说明离散型变量和连续型变量。

1.8请举出统计应用的几个例子。

1.9请举出应用统计的几个领域。

1.1 指出下面变量的类型：（1）年龄（2）性别（3）汽车产量（4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）（5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）（1）数值型变量。

（2）分类变量。

（3）离散型变量。

（4）顺序变量。

（5）分类变量。

1.2 某研究部门准备抽取 2000 个职工家庭推断该城市所有职工家庭的年人均收入。

要求：（1）描述总体和样本。

（2）指出参数和统计量。

（1）总体是该市所有职工家庭的集合；样本是抽中的 2000 个职工家庭的集合。

（2）参数是该市所有职工家庭的年人均收入；统计量是抽中的 2000 个职工家庭的年人均收入。

1.3 一家研究机构从 IT 从业者中随机抽取 1000 人作为样本进行调查，其中 60%的人回答他们的月收入在5000 元以上，50%的人回答他们的消费支付方式是用信用卡。

回答下列问题：（1）这一研究的总体是什么？（2）月收入是分类变量、顺序变量还是数值型变量？（3）消费支付方式是分类变量、顺序变量还是数值型变量？（4）这一研究涉及截面数据还是时间序列数据？（1）总体是所有 IT 从业者的集合。

（2）数值型变量。

（3）分类变量。

（4）截面数据。

1.4 一项调查表明，消费者每月在网上购物的平均花费是 200 元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。

贾俊平《统计学》(第5版)章节题库-第十一章至第十四章【圣才出品】


2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题（ ）。 A．判断变量之间是否存在关系 B．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响 C．描述变量之间的关系强度 D．判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系 【答案】B 【解析】相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述与度量，它主要解决的问题包括： ①变量之间是否存在关系；②如果存在关系，它们之间是什么样的关系；③变量之间的关系 强度如何；④样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系。
9．根据你的判断，下面的相关系数取值哪一个是错误的（ ）。 A．-0.86 B．0.78 C．1.25 D．0
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【答案】C
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【解析】相关系数 r 的取值范围是[-1，1]。
10．下面关于相关系数的陈述中哪一个是错误的（ ）。 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一定有因果关 系 D．绝对值不会大于 l 【答案】A 【解析】相关系数的性质有：①r 的取值范围是[-1，1]；②r 具有对称性；③r 的数值
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【答案】C 【解析】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
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量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，即 x 值增大时 y 值随之变小，或 x 值变小时 y 值随之增大，则称为负相关。
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8．如果 Y 关于 X 的回归方程为 y=2-x，而且这个回归方程的 R2=0.81，则 x 与 y 之间 的相关系数( )。[中央财经大学 2011 研]
A．r=l B．r=-1 C．r=0.9 D．r=-0.9 【答案】D 【解析】在一元线性回归中，相关系数实际上是判定系数的平方根。相关系数与回归系
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【解析】r>0 说明 y 与 x 正相关，所以 b>0。|r|=1 说明 y 的取值完全依赖于 x，二者 之间即为函数关系，但 b 的取值并不确定。
10．在回归变量 Y 关于预测变量 X 的简单线性回归中，以 x 为横坐标 y 为纵坐标绘制 散点图；那么，最小二乘法确定回归直线满足以下哪一条?（ ）。[中山大学 2012 研]
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5．欲调查两变量(X 和 Y)的相互关系,收集一份数据作线性相关分析，经计算得到样本 相关系数 r=0.38，可以说( )。[中山大学 2011 研]
A．X 和 Y 无关，因 r 值较小 B．不能确定 x 和 Y 是否相关以及相关密切程度，因不知 n 的大小 C．虽然 X 和 Y 相关，但不能认为 X 和 Y 有因果关系 D．因 r>0，可以认为 X 和 Y 存在线性相关关系 【答案】C 【解析】对于一个具体的 r 取值，根据经验可将相关程度分为以下几种情况：当|r|≥0.8 时，可视为高度相关；0.5≤|r|<0.8 时，可视为中度相关；0.3≤|r|<0.5 时，视为低度相关； 当 |r|<0.3 时，说明两个变量之间的相关程度极弱，可视为不相关。此外|r|→0 说明两个变 量之间的线性关系越弱；|r|→1 说明两个变量之间的线性关系越强。r=0 只表示两个变量之 间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系，它们之间可能存在非线性相关关 系。
【答案】B
【解析】预测区间估计是对 x 的一个给定值 x0，求出 y 的一个个别值的估计区间，这
一区间称为预测区间（prediction interval）。
2．在回归分析中，残差平方和 SSE 反映了 y 的总变差中（ ）。[浙江工商大学 2011
研、安徽财经大学 2012 样题]
A．除了 x 对 y 的线性影响之外的其他因素对 y 变差的影响 B．由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的变化部分 C．由于 x 与 y 之间的非线性关系引起的 y 的变化部分 D．由于 y 的变化引起的 x 的误差
4．在回归变量 Y 关于预测变量 x 的回归分析中，若以 x 为横坐标，y 为纵坐标，绘散 点图，最小二乘原则是指( )。[中山大学 2011 研]
A．各点到直线的垂直距离的和最小 B．各点到 X 轴的纵向距离的平方和最小 C．各点到直线的垂直距离的平方和最小 D．各点到直线的纵向距离的平方和最小 【答案】D 【解析】最小二乘法也称为最小平方法，它是用最小化垂直方向的离差平方和来估计参 数。
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第 11 章 一元线性回归
一、单项选择题
1．在回归分析中，因变量的预测区间估计是指（
）。[浙江工商大学 2011 研、安
徽财经大学 2012 样题]
A．对于自变量 x 的一个给定值 x0 ，求出因变量 y 的平均值的区间 B．对于自变量 x 的一个给定值 x0 ，求出因变量 y 的个别值的区间 C．对于因变量 y 的一个给定值 y0 ，求出自变量 x 的平均值的区间 D．对于因变量 y 的一个给定值 y0 ，求出自变量 x 的平均值的区间
数的符号一致。故 r R2 0.81 0.9 。
9．以回归方程Y a bX 作相关分析与回归分析，关于样本相关系数 r 与回归系数 b，
下列各论断中哪一个更合理? （ ）。[中山大学 2012 研] A．r>0 时 b<0 B．r>0 时 b>0 C．r=1 时 b=0 D．r=1 时 b=1 【答案】B
7．关于有常数项的一元线性回归方程，以下正确的是( )。[中央财经大学 2011 研]
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A．判定系数等于自变量和因变量的相关系数 B．判定系数等于自变量和因变量相关系数的平方 C．自变量和因变量相关系数等于判定系数正的平方根 D．修正的判定系数等于自变量和因变量相关系数的平方 【答案】B 【解析】在一元线性回归中，相关系数实际上是判定系数的平方根。相关系数与回归系 数的符号一致。
【答案】A 【解析】残差平方和或误差平方和是除了 x 对 y 的线性影响之外的其他因素对 y 变差
的作用，是不能由回归直线来解释的 yi 变差部分，记为 SSE。
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3．一元线性回归中，以下哪一种残差图特点可以说明回归模型的运用是不合理 的?( )。[中山大学 2011 研]
A．残差落在一水平直线附近 B．残差落在一倾斜直线附近 C．残差的正态概率图大致落在一条直线附近 D．残差关于一水平直线大致对称 【答案】B 【解析】若对所有的 x 值，ε的方差都相同，而且假定描述变量 x 和 y 之间关系的回归 模型是合理的，那么残差图中的所有的点都应落在一条水平带中间。如果，对于较大的 x 值，相应的残差也较大，这就意味着违背了ε方差相等的假设。在标准化残差图中，大约有 95％的标准化残差在-2～+2 之间。
6．在因变量的总离差平方和中，如果剩余平方和所占的比重大，回归平方和所占的比 重小，则两变量之间( )。[江苏大学 2012 研]
A.相关程度高 B.相关程度低 C.完全相关 D.完全不相关 【答案】B 【解析】判定系数 R2 SSR = 回归平方和 ，回归平方和所占的比重小，即判定系数小。
SST 总离差平方和 说明回归直线的拟合程度较差，两变量之间的相关程度低。