统计学第八章题目
统计学第七章、第八章课后题答案.doc
统计学复习笔记第七章 参数估计一、 思考题1． 解释估计量和估计值在参数估计中，用来估计总体参数的统计量称为估计量。
估计量也是随机变量。
如样本均值，样本比例、样本方差等。
根据一个具体的样本计算出来的估计量的数值称为估计值。
2． 简述评价估计量好坏的标准（1）无偏性：是指估计量抽样分布的期望值等于被估计的总体参数。
（2）有效性：是指估计量的方差尽可能小。
对同一总体参数的两个无偏估计量，有更小方差的估计量更有效。
（3）一致性：是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。
3． 怎样理解置信区间在区间估计中，由样本统计量所构造的总体参数的估计区间称为置信区间。
置信区间的论述是由区间和置信度两部分组成。
有些新闻媒体报道一些调查结果只给出百分比和误差（即置信区间），并不说明置信度，也不给出被调查的人数，这是不负责的表现。
因为降低置信度可以使置信区间变窄（显得“精确”），有误导读者之嫌。
在公布调查结果时给出被调查人数是负责任的表现。
这样则可以由此推算出置信度（由后面给出的公式），反之亦然。
4． 解释95%的置信区间的含义是什么置信区间95%仅仅描述用来构造该区间上下界的统计量(是随机的)覆盖总体参数的概率。
也就是说，无穷次重复抽样所得到的所有区间中有95%（的区间）包含参数。
不要认为由某一样本数据得到总体参数的某一个95%置信区间，就以为该区间以0.95的概率覆盖总体参数。
5． 简述样本量与置信水平、总体方差、估计误差的关系。
1. 估计总体均值时样本量n 为2. 样本量n 与置信水平1-α、总体方差、估计误差E 之间的关系为其中： 2222α2222)(E z n σα=n z E σα2=▪ 与置信水平成正比，在其他条件不变的情况下，置信水平越大，所需要的样本量越大；▪ 与总体方差成正比，总体的差异越大，所要求的样本量也越大；▪ 与与总体方差成正比，样本量与估计误差的平方成反比，即可以接受的估计误差的平方越大，所需的样本量越小。
统计学第五版课后练答案
统计学第五版课后练答案(7-8章)(总11页)-本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页-第七章 参数估计(1)x σ==(2)2x z α∆= 1.96=某快餐店想要估计每位顾客午餐的平均花费金额。
在为期3周的时间里选取49名顾客组成了一个简单随机样本。
(1)假定总体标准差为15元，求样本均值的抽样标准误差。
x σ==(2)在95％的置信水平下，求估计误差。
x x t σ∆=⋅，由于是大样本抽样，因此样本均值服从正态分布，因此概率度t=2z α 因此，x x t σ∆=⋅2x z ασ=⋅0.025x z σ=⋅=×=(3)如果样本均值为120元，求总体均值 的95％的置信区间。
置信区间为：22x z x z αα⎛-+ ⎝=()120 4.2,120 4.2-+=（，）22x z x z αα⎛-+ ⎝=104560±=（,） 从总体中抽取一个n=100的简单随机样本,得到x =81，s=12。
要求：大样本，样本均值服从正态分布：2,x N n σμ⎛⎫ ⎪⎝⎭或2,s x N n μ⎛⎫⎪⎝⎭置信区间为：22x z x z αα⎛-+ ⎝= (1)构建μ的90％的置信区间。
2z α=0.05z =，置信区间为：()81 1.645 1.2,81 1.645 1.2-⨯+⨯=（，）(2)构建μ的95％的置信区间。
2z α=0.025z =，置信区间为：()81 1.96 1.2,81 1.96 1.2-⨯+⨯=（，） (3)构建μ的99％的置信区间。
2z α=0.005z =，置信区间为：()81 2.576 1.2,81 2.576 1.2-⨯+⨯=（，）（1）2x z α±=25 1.96±=（，） （2）2x z α±=119.6 2.326±=（，）（3）2x z α±=3.419 1.645±=（，）（1）2x z α±=8900 1.96±=（，）（2）2x z α±=8900 1.96±=（，）（3）2x z α±=8900 1.645±=（，） （4）2x z α±=8900 2.58±=（，）某大学为了解学生每天上网的时间，在全校7 500名学生中采取重复抽样方法随机抽取36解：（1）样本均值x =，样本标准差s=1α-=，t=2z α=0.05z =，2x z α±=3.32 1.645±=（，）1α-=，t=2z α=0.025z =，2x zα±3.32 1.96±=（，）1α-=，t=2z α=0.005z =，2x z α±3.32 2.76±（，）x t α±=10 2.365±某居民小区为研究职工上班从家里到单位的距离，抽取了由16个人组成的一个随机样本，他们到单位的距离(单位：km)分别是： 10 3 14 8 6 9 12 11 7 5 10 15 9 16 13 2假定总体服从正态分布，求职工上班从家里到单位平均距离的95％的置信区间。
统计学第五版第八章课后习题答案
决策： ∵Z值落入接受域， ∴在α=0.05的显著水平上接受 H 0 。
结论：有证据表明现在生产的铁水平均含碳量与以前没有显著差 异，可以认为现在生产的铁水平均含碳量为4.55。
8.2 一种元件，要求其使用寿命不得低于700小时。现从一批这种 元件中随机抽取36件，测得其平均寿命为680小时。已知该元件寿 命服从正态分布，σ=60小时，试在显著性水平0.05下确定这批元 件是否合格。
甲法：31 34 29 32 35 38 34 30 29 32 31 26 乙法：26 24 28 29 30 29 32 26 31 29 32 28 两总体为正态总体，且方差相同。问两种方法的装配时 间有无显著差别(α =0.05)？ 解： 正态总体，小样本，σ²未知但相同，独立样本t检验 H 0 : 甲 -乙 = 0 H1 : 甲 - 乙 ≠ 0
由Excel制表得：
由图可知：
已知：α = 0.05，n1 = n2=12 2 2 x甲 =31.75 x乙 =28.67 S甲=10.20 S乙 =6.06 t=1.72 t∈(-1.72,1.72)接受，否则拒绝。 t=(31.75-28.67)/(8.08* 0.41)=0.93 0.93∈(-1.72,1.72) 决策：在α = 0.05的水平上接受H 0 。 结论: 两种方法的装配时间无显著不同。
σ²≤100 H 1 : σ²＞100 α= 0.05，n=9，自由度= 9 - 1 = 8， S² =215.75， x =63 采用χ²检验 临界值(s): χ² =15.5 ）S 2 (9 - 1) * 215.75 2 （n - 1 17.26 15.5 检验统计量： 2 100 决策：在 a = 0.05的水平上拒绝 H 0 结论: σ²＞100
统计学第八章课后题及答案解析
第八章一、单项选择题1．时间数列的构成要素是（）A．变量和次数 B．时间和指标数值C．时间和次数 D．主词和时间2．编制时间数列的基本原则是保证数列中各个指标值具有（）A．可加性 B．连续性C．一致性 D．可比性3．相邻两个累积增长量之差，等于相应时期的（）A．累积增长量 B．平均增长量C．逐期增长量 D．年距增长量4．统计工作中，为了消除季节变动的影响可以计算（）A．逐期增长量 B．累积增长量C．平均增长量 D．年距增长量5．基期均为前一期水平的发展速度是（）A．定基发展速度 B．环比发展速度C．年距发展速度 D．平均发展速度6．某企业2003年产值比1996年增长了1倍，比2001年增长了50%，则2001年比1996年增长了（）A．33% B．50%C．75% D．100%7．关于增长速度以下表述正确的有（）A．增长速度是增长量与基期水平之比 B．增长速度是发展速度减1C．增长速度有环比和定基之分 D．增长速度只能取正值8．如果时间数列环比发展速度大体相同，可配合（）A．直线趋势方程 B．抛物线趋势方程C．指数曲线方程 D．二次曲线方程二、多项选择题1．编制时间数列的原则有（）A．时期长短应一致 B．总体范围应该统一C．计算方法应该统一 D．计算价格应该统一E．经济内容应该统一2．发展水平有（）A．最初水平 B．最末水平C．中间水平 D．报告期水平E．基期水平3．时间数列水平分析指标有（）A．发展速度 B．发展水平C．增长量 D．平均发展水平E．平均增长量4．测定长期趋势的方法有（）A．时距扩大法 B．移动平均法C．序时平均法 D．分割平均法E．最小平方法三、填空题1．保证数列中各个指标值的_______是编制时间数列的最主要规则。
2．根据采用的基期不同，增长量可以分为逐期增长量和_______增长量两种。
3．累积增长量等于相应的_______之和。
两个相邻的_______之差，等于相应时期的逐期增长量。
统计学第八章课后习题答案
8.1解：建立假设： H0：μ＝4.55；H1：μ≠4.55这是双侧检验，并且方差已知，检验的统计量 Z 值为：=-1.833而＝1.96＞|－1.833|，因此不能拒绝原假设，即可认为现在生产的铁水平均含碳量为 4.558.2解：建立假设： H0：μ≥700；H1：μ＜700这是左侧检验，并且方差已知，检验统计量 Z 为：Z==-2而-＝－1.645＞－2，因此拒绝原假设，即在显著性水平 0.05 下这批元件是不合格的。
8.3解：建立假设： H0：μ≤250；H1：μ＞250这是右侧检验，并且方差已知，检验的统计量 Z 值为:Z==3.33 而＝1.645＜3.33，因此拒绝原假设，即这种化肥使小麦明显增产。
8.4解：建立假设： H0：μ＝100；H1：μ≠1009/108.055.4484.4−=Z Z 025.036/60700680−Z 05.025/30250270−Z05.0由样本数据可得： ==99.978S===1.212这是双侧检验，并且方差未知，又是小样本，故采用 t 统计量，检验统计量的值为： t==-0.054而（8）＝2.306＞|－0.054|，因此不拒绝原假设，即该日打包机工作正常8.5、由题意先建立假设，显然不符合标准的比例越小越好，由于采用的是产品质量抽查，即使总体不合标准的比例没有超过5%，属于合格范围，采用右单侧检验。
P=6/50=12%属于单侧检验，当α=0.05时，有，因此拒绝原假设，即认为该批食品不能出厂n X ni ix∑==195.100....7.983.99+++1)(12−−∑=n x ni i x 8)978.995.100(...978.99-7.98978.99-3.99222−+++）（）（9/2122.1100-978.99t025.0%5:%,5:1>≤ππH H o 27.250%)51(%5%5%12=−−−=Z 27.2645.105.0<=Z8.6、由题意建立假设:单侧检验，并且方差未知，n=15，属于小样本，故采用t 统计量，检验统计量的值为:α=0.05，，因此不能拒绝原假设，认为该厂家的广告不真实8.7、建立假设:，由样本数据可以得出，这是单侧检验，并且方差未知，是小样本，因此采用t 检验量，检验统计量的值为25000:,25000:10>≤μμH H 549.115/50002500027000/0=−=−=n s x t μ549.1761.1)14(05.0>=t 225,22510>≤H H 5.24116170485 (2121012801591)=++++++==∑=nxx ni i7.9815)5.241170(....)5.241280()5.241159(12221=−++−+−=−=∑=n xs ni in s x t /μ−=669.016/7.982255.241=−=通过查表可得出，，因此不能拒绝原假设，没有理由认为元件的平均寿命显著地大于225小时。
统计学第八章课后作业答案
第八章练习题
一、单项选择
(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
(2)相关系数的取值范围是( )。
A. 0≤r ≤1
B. -1＜r ＜1
C. -1≤r ≤1
D. -1≤r ≤0
(3)一元线性回归方程y=12+3.6x，如x每增加1个单位，则y平均增加( )。
A. 12个单位
B. 15.6个单位
C. 3.6个单位
D. 8.4个单位
(4)一元线性回归方程中的两个变量( )。
A.都是随机变量
B.地位是对等的
C.都是给定的量
D.一个是自变量，另一个是因变量
二、多项选择题
(5)相关系数表明两变量之间的关系( )。
A.线性关系
B.因果关系
C.变异关系
D.相关方向
E.相关的密切程度
(6)如果两个变量之间的相关系数是1，则这两个变量是( )。
A.负相关关系
B.正相关关系
C.完全相关关系
D.不完全相关关系
E.零相关
(7)在一元线性回归分析中( )。
A.自变量是可控变量，因变量是随机变量
B.两个变量不是对等的关系
C.利用回归方程，两个变量可以相互推算
D.根据回归系数可判定相关的方向
E.自变量是随机变量，因变量是可控变量
(8)利用一元线性回归方程，可以( )。
A.进行两个变量的互相推算
B.用自变量推算因变量
C.用因变量推算自变量
D.确定两个变量的变动关系
E.研究两个变量之间的密切程度。
统计学课后习题答案(全章节)(精品).docx
第二章、练习题及解答2.为了确定灯泡的使用寿命（小时），在一批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得结果如下：700 716 728 719 685 709 691 684 705 718 706 715 712 722 691 708 690 692 707 701 708 729 694 681 695 685 706 661 735 665 668 710 693 697 674 658 698 666 696 698 706 692 691 747 699 682 698 700 710 722 694 690 736 689 696 651 673 749 708 727 688 689 683 685 702 741 698 713 676 702 701 671 718 707 683 717 733 712 683 692 693 697 664 681 721 720 677 679 695 691 713 699 725 726 704 729 703 696 717 688要求：（2）以组距为10进行等距分组，生成频数分布表，并绘制直方图。
3.某公司下属40个销售点2012年的商品销售收入数据如下：单位：万元152 124 129 116 100 103 92 95 127 104 105 119 114 115 87 103 118 142 135 125 117 108 105 110 107 137 120 136 117 10897 88 123 115 119 138 112 146 113 126要求：（1）根据上面的数据进行适当分组，编制频数分布表，绘制直方图。
（2）制作茎叶图，并与直方图进行比较。
1.已知下表资料:25 20 10 500 2.5 30 50 25 1500 7.5 35 80 40 2800 14 40 36 18 1440 7.2 4514 7 630 3. 15 合 计200100687034. 35_y xf 6870根据频数计算工人平均日产量：〒=金^ =北* = 34.35 （件）£f 200结论：对同一资料，采用频数和频率资料计算的变量值的平均数是一致的。
统计学第八章题目
一．单项选择题1、用于测定两个变量之间密切程度的方法是〔 D 〕.A、定性判断B、相关表C、相关图D、相关系数2、产品产量与单位成本的相关系数是—0.95,单位成本与利润率的相关系数是0.90,产量与利润的相关系数是0.08,因此〔 C〕.A、产量与利润的相关程度最高B、单位成本与利润率的相关程度最高C、产量与单位成本的相关程度最高D、无法判断哪对变量的相关程度最高3、相关系数的取值X围是〔 D 〕.A、0≤r≤1B、-1≤r≤0C、r＞0D、-1≤r≤14、变量x与y之间的负相关是指〔C 〕.A、x值增大时y值也随之增大B、x值减少时y值也随之减少C、x值增大时y值随之减少,或x值减少时y值随之增大D、y的取值几乎不受x取值的影响5、两个变量之间的相关关系称为〔 B 〕.A、复相关B、单相关C、曲线相关D、直线相关6、、正方形的边长与周长的相关系数为〔 A 〕.A、1B、-1C、0D、无法计算7、在一元线性回归方程中,回归系数b的含义是< B >.A 、当x=0时,y 的平均值B 、当x 变动一个单位时,y 的平均变动数额C 、当x 变动一个单位时,y 增加的总数额D 、当y 变动一个单位时,x 的平均变动数额8、常用的求解一元线性回归方程的方法是< B >.A 、相关系数法B 、最小平方法C 、误差绝对值最小法D 、误差和最小法9、下列回归方程与相关系数的对应式中,错误的是〔 C 〕A 、89.0,5.2170ˆ-=-=r x yB 、94.0,8.35ˆ-=--=r x yC 、78.0,5.036ˆ-=+=r x yD 、98.0,9.25ˆ=+-=r x y 10、已知变量x 与y 线性相关,x 与y 的协方差为-60,x 的方差为64,y的方差为去100,则二者的相关系数的值为〔 B 〕.A 、0.75B 、-0.75C 、0.1D 、-0.111、已知变量x 与y 高度线性相关,x 与y 的协方差为-60,x 的方差为64,y 的方差为去100,则建立的y 依x 回归方程中的回归系数b的值为〔 B 〕.A 、0.94B 、-0.94C 、0.6D 、-0.612、若相关系数为正值,则回归系数的值〔 B 〕.A 、为负B 、为正C 、视a 的符号而定D 、不能确定13、回归估计标准误差是说明〔 C 〕的指标.A 、平均数代表性B 、现象之间相关程度C、回归直线代表性D、抽样误差平均程度14、已知变量x与y线性相关,x与y的协方差为-60,x的方差为100,y的方差为去64,建立了y依x的回归方程,则回归估计标准误差的值可能为〔 A 〕.A.-3.8B.0C.4.7D.8.915、进行回归分析,要求两个变量〔 C 〕.A、都是随机的B、都不是随机的C、一个是随机的,一个是给定的D、随机或不随机都可以二．多项选择题1.呈相关关系的各变量之间〔 A、B、D 〕A.一定存在严格的依存关系B.存在关系,但不确定C.存在着明显的因果关系D.存在着不固定的依存关系D.以上说法都不对2.直线积差相关系数可以表明两个变量之间的〔D、E 〕A.线性相关程度 B 因果关系 C.变异程度D.相关方向E.曲线相关密切程度3.可用来判断变量之间相关方向的指标有〔A、B〕A.相关系数B.回归系数C.回归方程参数D.估计标准误差E.x,y的平均数4.如果相关系数为0,则两变量〔 A、D 〕A.无直线相关B.呈负线性相关C.呈正线性相关D.可能存在曲线相关E.无线性相关,也无非线性相关5.回归系数和相关系数〔 A、C 〕A.一个为正值,另一个肯定也为正值B.一个为正值,另一个肯定为负值C.前者的取值X围为〔-∞,∞〕,后者的取值X围为〔-1,1〕D.前者的取值X围为〔-1,1〕,后者的取值X围为〔-∞,∞〕E.两者没有关系6.估计标准误差是反映〔 A、C、D 〕的指标.A.回归方程代表性B.自变量数列的离散程度C.因变量数列的离散程度D.因变量估计值的可靠程度E.因变量数列的集中程度7.相关系数的绝对值的大小〔 B、C〕A、和回归系数的绝对值呈反向关系B、和回归系数的绝对值呈正向关系C、和回归估计标准误差呈反向关系D、和回归估计标准误差呈正向关系E、和回归系数的绝对值没有关系8.若所有的观测点都落在回归直线上,则〔A、B、D〕A、相关系数可能为+1B、相关系数可能为-1C、两变量之间呈线性函数关系D、两变量之间呈完全相关关系E、相关系数可能为0.859.建立一元回归方程是为了〔 A 、B 〕A 、确定两个变量之间的数量关系B 、用自变量推算因变量C 、用于两个变量互相推算 D 、确定两个变量的相关程度E 、以上说法都对10.成本依产量回归方程bx a y+=ˆ中〔 A 、C 、D 〕 A 、x 代表产量 B 、y 代表产量 C 、b 叫作回归系数D 、b 代表x 增加一个单位时,y 平均增加b 个单位E 、b 代表y 增加一个单位时,x 平均增加b 个单位11.用最小平方法拟合的趋势线,必须满足〔 B 、D 〕A 、∑=-0)ˆ(yy B 、∑-)ˆ(y y 最小 C 、∑-)ˆ(y y 最大 D 、2)ˆ(∑-yy 最小 E 、2)ˆ(∑-y y 最大 三、判断题1.施肥量与收获率是正相关关系.〔 ×〕2.计算相关系数的两个变量都是随机变量.< × >3.当直线相关系数为0时,表明两个变量之间存在负相关关系.〔 ×〕4.若直线回归方程为ŷ=17+2.5X,则变量X 与Y 之间存在负相关关系.〔 ×〕5.计算相关系数是测定相关系数的唯一方法.〔×〕6.利用一个回归方程,两个变量可以互相推算.〔 ×〕7.回归估计标准误差指的就是实际值y 与估计值yˆ的平均误差程度.〔 √ 〕8.回归系数b 和相关系数r 都可以用来判断现象之间相关的密切程度.〔√〕9.在一元回归分析中,两个变量是对等的关系,不需要区分自变量和因变量.〔×〕10.回归估计标准误差的值越大,表明回归方程的代表性越低.〔√〕四、简答题1.相关关系与函数关系有何区别与联系？答：<1>区别：具有相关关系的变量之间的数量关系不确定,而具有函数关系的变量之间的数量关系是确定的.〔2〕__函数关系往往通过相关关系表现出来,相关关系也常常借助函数关系的方式进行研究.由于认识局限和测量误差等原因,确定性的函数关系在实际中往往表现为相关关系；反之,当人们对事物的内部规律了解得更深刻的时候,相关关系又可能转化为确定性的函数关系.2.简述相关关系的判别方法.答：〔1〕按现象相关的因素多少划分为单相关和负相关；〔2〕按现象之间的相关方向划分正相关与负相关；〔3〕按现象之间相关的形式划分为直线相关与曲线相关；〔4〕按现象之间相关的程度划分为不相关、完全相关和不完全相关.3.说明相关系数的取值X围与其判断标准.答：〔1〕相关系数的值在-1和+1之间,其绝对值越接近1,表示相关程度越高；〔2〕相关系数大于0,表示正相关；相关系数小于0,表示负相关. 〔3〕相关系数等于0,表示两个变量之间不存在直线相关,但并不表明两变量之间没有其他形式的相关关系.〔4〕|r| =1,表示存在完全直线相关；0<|r|<0.3,表示存在微弱直线相关；0.3≤|r|<0.5,表示存在低度直线相关；0.5≤|r|<0.8,表示存在显著直线相关；0.8≤|r|<1,表示存在高度直线相关.4.什么是估计标准误差？有什么作用？答：估计标准误差：是因变量的实际值与估计值得标准差,即以回归直线为中心反映各实际值与估计值之间的平均误差程度.作用：可以衡量回归方程的代表性大小.越小Sy,表明实际观测点与所拟合的回归线的离差越小,即回归线有较强的代表性；反之,其越大,表明实际观测点与所拟合的回归线的离差越大,即回归线的代表性较差.5．应用相关分析与回归分析应注意哪些问题？答：应用相关分析时,判断现象之间是否存在依存关系是相关分析的起始点.只有存在相互依存关系,才有必要和可能进行相关分析.应用回归分析时,回归分析是近似地表示变量间的平均变化关系.6.相关分析与回归分析有何区别？答：〔1〕相关分析不说明谁是自变量,谁是因变量；而回归分析必须首先要确定谁是自变量,谁是因变量,不能颠倒.〔2〕相关分析中每一个变量都是随机的；回归分析中的自变量是一般变量,因变量是随机变量.五、综合题1.在其他条件不变的情况下,某种商品的需求量〔y 〕与该商品的价格〔x 〕有关.现对给定时期内的价格与需求量进行观察,得到如下所示的一组数据：要求：（1） 计算价格与需求量之间的简单相关系数,并说明相关方向和程度；解：相关系数r==---∑∑∑∑∑∑∑2222)()(y y n x x n y x xy n 364816369680883692005677655640---=-0.854属于负相关;属于高度直线相关.（2） 拟合需求量对价格的回归直线,并解释回归系数的实际含义.解：设,bx a y +=^则,b=∑∑∑∑∑--22)(x x n yx xy n =883692005677655640--=121.3- a=---x b y=73.89=-∑∑n x b n y 则x y 121.373.89^-=该方程表明,该商品的价格每增加1元,商品的需求量就降3.121吨；该商品价格为0时,其固定的需求量为89.73吨.2.某地区家计调查资料显示,每户平均年收入为8800元,方差为4500元,每户平均年消费支出为6000元,均方差60元,支出对收入的回归系数为0.8.要求：（1） 计算相关系数；（2） 拟合支出对收入的回归方程.解：〔1〕设年收入为x,年消费支出为y,则,由题可知：设收入与消费支出之间的回归方程为： 则104088008.06000-=⨯-=-=x b y a所以,收入与消费支出之间的回归方程为： <2>回归系数b=0.8 =-x 8800,6000=-y .回归方程为 bx a y +=^ a=---x b y 可得a=1040即支出对收入的回归方程为x y 8.01040^+-= 3.下面是一个企业的广告费支出与销售额资料：单位：万元要求：〔1〕计算广告费支出与销售额间的相关系数；<2>若下月投资700万元的广告费,估计销售额的区间X 围是多少？设 用x y 分别表示广告费、销售额：由题意得;2500=∑x 25000=∑y由广告费与销售额可建立一元线性回归方程则 bx a y+=ˆ ∑∑∑∑∑--=x x n n b xy x y22)(2 =62500001450000525002500138000005-⨯⨯-⨯ =6.5 a=y - b x =5.652500525000⨯-=1750 y ˆ=1750+6.5x 当x=700时,yˆ=1750+6.5⨯700=6300〔万元〕 所以销售额的区间X 围是6300万元.4.检查五位学生"统计学原理〞的学习时间成绩如下所示：广告费 销售额 广告费 1 销售额 0.817265 1（1）计算学习时数与学习成绩之间的相关系数；解：学习时数和学习成绩之间的相关系数为：0.955779009 如图所示：（2）建立学习成绩〔y 〕与学习时间〔x 〕的直线回归方程；解：直线回归方程为：4.202.5ˆ+=x y 如图所示：（3）解释回归系数的含义； 660 750 1070 15 90解：回归系数是指X 每变化一个单位,y 的平均变化值本题是指学习成绩每增加一个小时,y 的平均变化值为5.2分.（4）计算回归估计标准误差.解：回归标准误差计算得： 6.53197264如图所示：5.根据某地区历年人均收入〔元〕与商品销售额〔万元〕资料计算的有关数据如下；〔x 代表人均收入,y 代表销售额〕n=9,546=∑x , 260=∑y , 343622=∑x ,16918=∑xy要求：建立以商品销售额为因变量的直线回归方程,并解释回归系数的含义.解：设=^y a+bx则,b=∑∑∑∑∑--22)(x x n y x xy n =2546343629260546169189-⨯⨯-⨯=1114210302=0.925 a=---x b y =nx b n y ∑∑- =228.279546925.09260-=⨯- 所以,=^y =-27.228+0.925x回归系数的含义：该方程表明人均收入每增加1元,商品销售额平均增加0.925万元.当人均收入为0时,商品销售额为-27.228万元.所有,翻版必究.。
统计学第五版第八章课后习题答案王永
n1 n2 11000
合并比例 x1 x 2 293 p 0.0133 n1 n2 22000
p1=0.95%, p2=1.72% 临界值(s):
Z =) ( 1 2 ) 1 1) P (1 P ) n n 2 1
解：已知μ =250，σ =30，N=25， x =270，α =0.05 右侧检验 ∵小样本，σ 已知 ∴采用Z统计量 Z ∵α =0.05，∴ =1.645 H 0 ：μ ≤250 H1 ：μ >250 计算统计量：
x / n
Z
=（270-250）/(30/5)=3.33
结论： Z统计量落入拒绝域，在α=0.05的显著性水平上，拒绝 H 0 ，接 受 H1 。
决策：有证据表明，这种化肥可以使小麦明显增产。
8.4 糖厂用自动打包机打包，每包标准重量是100千克。每天开工后需要检验 一次打包机工作是否正常。某日开工后测得9包重量（单位：千克）如下： 99.3，98.7，100.5，101.2，98.3，99.7，99.5，102.1，100.5 已知包重服从正态分布，试检验该日打包机工作是否正常 （α=0.05) 。
甲法： 31 34 29 32 35 38 34 30 29 32 31 26 乙法： 26 24 28 29 30 29 32 26 31 29 32 28 两总体为正态总体，且方差相同。问两种方法的装配时 间有无显著差别(α =0.05)？ 解： 正态总体，小样本，σ²未知但相同，独立样本t检验 0 : 甲 - = 0 H 乙 甲 H1 : - 乙≠ 0
2 2
5 1.96
nB
决策：在α = 0.05的水平上拒绝 H 0 。 结论:可以认为A、B两厂生产的材料平均抗压强度不相同。
贾平凹统计学第四版 第八章课后答案
8.01 已知某炼铁厂的含碳量服从正态分布N(4.55, 0.108)，现在测定了9炉铁水，其平均含碳量为4.484。
如果估计方差没有变化，可否认为现在生产的铁水平均含碳量为4.55 (a=0.05) 。
H0: = 4.55H1: ¹ 4.55= 0.05 n = 9临界值(s): -1.96，1.96 在-1.96~1.96之间接受；否则拒绝检验统计量: =(4.484-4.55)/(0.33/3 )= -0.6 -0.6∈(-1.96,1.96)决策：在 = 0.05的水平上接受H0结论: 有证据表明现在生产的铁水平均含碳量为4.558.02 一种元件，要求其使用寿命不得低于700小时。
现从一批这种元件中随机抽取36件,测得其平均寿命为680小时。
已知该元件寿命服从正态分布，s=60小时，试在显著性水平a=0.05下确定这批元件是否合格。
H0: ＜700H1: ≥700= 0.05 n = 36临界值(s):1.645 ＜1.645接受；否则拒绝检验统计量: =(680-700)/(60/6)=-2 -2<1.645决策：在 = 0.05的水平上接受H0结论: 有证据表明元件不合格8.03 某地区小麦的一般生产水平为亩产250公斤，其标准差为30公斤。
现用一种化肥进行试验，从25个小区抽样结果，平均产量为270公斤。
问这种化肥是否使小麦明显增产？(a=0.05) H0: ≤250H1: ＞250= 0.05 n = 25临界值(s):1.645 ＜1.645接受；否则拒绝检验统计量: =(270-250)/(30/5)=3.33 3.33>1.645决策：在 = 0.05的水平上拒绝H0结论: 有证据表明这种化肥使小麦明显增产8.04 糖厂用自动打包机打包，每包标准重量是100公斤。
每天开工后需要检验一次打包机工作是否正常。
某日开工后测得9包重量如下：99.3 98.7 100.5 101.2 98.3 99.7 99.5 102.1 100.5已知包重服从正态分布，试检验该日打包机工作是否正常？(a=0.05)H0: =100H1: ≠100= 0.05 n = 9 s=1.21 =99.98临界值(s): -2.31，2.31 在-2.31~2.231之间接受；否则拒绝检验统计量: =(99.98-100)/(1.21/3)=0.50 0.50∈(-2.31,2.31)决策：在 = 0.05的水平上接受H0结论: 有证据表明试检验该日打包机工作正常8.05 某种大量生产的袋装食品，按规定不得少于250克。
贾俊平统计学第7版 第八章例题课后习题
第8章假设检验例题由统计资料得知，1989 年某地新生儿的平均体重为3190克，现从1990年的新生儿中国机抽取100个，测得其平均体重为3210克，问1990年的新生儿与1989年相比，体重有无显著差异★解:从调查结果看，1990 年新生儿的平均体重为3210克，比1989年新生儿的平均体重3190克增加了20克，但这20克的差异可能源于不同的情况。
_种情况是，1990 年新生儿的体重与1989年相比没有什么差别，20克的差异是由于抽样的随机性造成的;另一种情况是，抽样的随机性不可能造成20克这样大的差异，1990年新生儿的体重与1989年新生儿的体重相比确实有所增加。
上述问题的关键点是，20克的差异说明了什么这个差异能不能用抽样的随机性来解释为了回答这个问题，我们可以采取假设的方法。
假设1989年和1990年新生儿的体重没有显著差异，如果用μo表示1989年新生儿的平均体重，μ表示1990年新生儿的平均体重，我们的假设可以表示为μ=μ或μ心=0，现要利用1990年新生儿体重的样本信息检验上述假设是否成立。
如果成立，说明这两年新生儿的体重没有显著差异;如果不成立，说明1990年新生儿的体重有了明显增加。
在这里，问题是以假设的形式提出的，问题的解决方案是检验提出的假设是否成立。
所以假设检验的实质是检验我们关心的参数一1990 年的新生儿总体平均体重是否等于某个我们感兴趣的数值。
例某批发商欲从厂家购进一批灯泡，根据合同规定灯泡的使用寿命平均不能低于1 000小时，已知灯泡燃烧寿命服从正态分布，标准差为200小时。
在总体中随机抽取了100个灯泡，得知样本均值为960小时，批发商是否应该购买这批灯泡★解:这是一个单侧检验问题。
显然，如果灯泡的燃烧寿命超过了1 000小时，批发商是欢迎的，因为他用已定的价格(灯泡寿命为1 000小时的价格)购进了更高质量的产品。
因此，如果样本均值超过1000小时，他会购进这批灯泡。
国开作业实用卫生统计学-第八章 自测练习01参考（含答案）
题目：以下关于非参数检验的描述错误的是？（）。
选项A：应用非参数检验时不考虑被研究对象的分布类型
选项B：非参数检验方法不依赖于总体的分布类型
选项C：非参数检验的检验效能高于参数检验
选项D：非参数检验的犯第二类错误的概率高于参数检验
答案：非参数检验的检验效能高于参数检验
题目：以下检验方法中，不属于非参数检验方法的是？（）
选项A：T检验
选项B：H检验
选项C：χ2检验
选项D：Z检验
答案：Z检验
题目：多个样本均数比较的假设检验，若总体方差不等且分布呈偏态，宜选用以下哪项统计推断方法？（）
选项A：Z检验
选项B：F检验
选项C：H检验
选项D：t检验
答案：H检验
题目：多组资料比较的秩和检验，确定P值时，可利用查表法的情况正确的是？( )
选项A：组数3,每组例数≤5
选项B：组数≤3,每组例数≤5
选项C：组数3,每组例数5
选项D：组数≤3,每组例数5
答案：组数≤3,每组例数≤5
题目：完全随机设计的两样本比较秩和检验，其检验统计量T是( )。
选项A：以例数较小者秩和为T
选项B：以秩和较小者秩和为T
选项C：以秩和较大者秩和为T
选项D：以例数较大者秩和为T
答案：以例数较小者秩和为T
题目：完全随机设计的多个样本比较秩和检验（Kruskal-Wallis法）其检验统计量是（）。
选项A：以例数较小者秩和为T
选项B：以例数较大者秩和为T
选项C：其统计量为H
选项D：以秩和较小者秩和为T
答案：以例数较小者秩和为T。
统计学_贾俊平第四版第八章课后答案(目前最全)
8．2 一种元件，要求其使用寿命不得低于700小时。
现从一批这种元件中随机抽取36件，测得其平均寿命为680小时。
已知该元件寿命服从正态分布，＝60小时，试在显著性水平0．05下确定这批元件是否合格。
解：H0：μ≥700；H1：μ＜700已知：＝680 ＝60由于n=36＞30，大样本，因此检验统计量：＝＝-2当α＝0.05，查表得＝1.645。
因为z＜-，故拒绝原假设，接受备择假设，说明这批产品不合格。
8.38．4 糖厂用自动打包机打包，每包标准重量是100千克。
每天开工后需要检验一次打包机工作是否正常。
某日开工后测得9包重量(单位：千克)如下：99．3 98．7 100．5 101．2 98．3 99．7 99．5 102．1 100．5已知包重服从正态分布，试检验该日打包机工作是否正常(a＝0．05)?解：H0：μ＝100；H1：μ≠100经计算得：＝99.9778 S＝1.21221检验统计量：＝＝-0.055当α＝0.05，自由度n－1＝9时，查表得＝2.262。
因为＜，样本统计量落在接受区域，故接受原假设，拒绝备择假设，说明打包机工作正常。
8．5 某种大量生产的袋装食品，按规定不得少于250克。
今从一批该食品中任意抽取50袋，发现有6袋低于250克。
若规定不符合标准的比例超过5％就不得出厂，问该批食品能否出厂(a＝0．05)?解：解：H0：π≤0.05；H1：π＞0.05已知：p＝6/50=0.12检验统计量：＝＝2.271当α＝0.05，查表得＝1.645。
因为＞，样本统计量落在拒绝区域，故拒绝原假设，接受备择假设，说明该批食品不能出厂。
8.68．7 某种电子元件的寿命x(单位：小时)服从正态分布。
现测得16只元件的寿命如下：159 280 101 212 224 379 179 264222 362 168 250 149 260 485 170问是否有理由认为元件的平均寿命显著地大于225小时(a＝0．05)?解：H0：μ≤225；H1：μ＞225经计算知：＝241.5 s＝98.726检验统计量：＝＝0.669当α＝0.05，自由度n－1＝15时，查表得＝1.753。
统计学第8章的习题答案
1. 解：根据题意建立原假设和备择假设：01:700;:700H H μμ≥<2x Z ===- 由于-2<-1.645，所以Z Z α<-，Z 值位于原假设0H 的拒绝域，所以拒绝0H ，即在显著性水平0.05下该批元件不合格。
2. 根据题意建立原假设和备择假设：01:250;:250H H μμ≤>20 3.336x t ====，0.05(24) 1.7109t =， 由于0.05(24),.t t t t α>>所以t 值位于原假设H 0，即在显著性水平0.05下该种化肥使得水稻明显增产。
3. 解：已知 0620.157,0.155,0.05, 1.96.400p p Z αα===== 根据题意建立原假设和备择假设：01:0.157;:0.157H P H P =≠0.10995P Z ===- -0.10995>-1.96，所以Z 值位于原假设H 0的接受域。
即在显著性水平0.05下随机调查的结果支持该市老年人口比重为15.7%。
4. 解：已知 09,100,99.98, 1.2122n x s μ====。
根据题意建立原假设和备择假设：01:100;:100H H μμ=≠0.020.04950.4041x t -====- -0.0495>-2.306，所以t 位于原假设H 0的接受域，即在显著性水平0.05下，打包机打包正常。
5. 解：已知00.05200,20,208.5,30,(19) 1.7291n x S t μ=====。
根据题意建立原假设和备择假设：01:200;:200H H μμ≤>8.5 1.2676.7083x t ==== t t α<，所以t 值位于原假设H 0的接受域，即在显著性水平0.05下，接受原假设，即在特定时间内每小时经过该地的汽车数量小于200辆。
6. 解：已知015,40,14.5, 2.3,0.05, 1.645n x S Z αμα======。
统计学第八章练习题答案
第八章 练习题参考答案一、填空题8.1.1 函数关系、相关关系函数关系、相关关系8.1.2 因变量、自变量因变量、自变量8.1.3 函数关系函数关系8.1.4 相关关系相关关系8.1.5 涉及变量涉及变量8.1.6 单相关单相关8.1.7 偏相关偏相关8.1.8 密切程度密切程度8.1.9 表现形态表现形态8.1.10 相关的方向相关的方向8.1.11 相关的性质相关的性质8.1.12 正相关正相关8.1.13 负相关负相关8.1.14 虚假相关虚假相关8.1.15 相关分析相关分析8.1.16 回归分析回归分析8.1.17 相关系数相关系数8.1.18 偏相关系数偏相关系数8.1.19 复相关系数复相关系数8.1.20 最小二乘法最小二乘法8.1.21 估计标准差估计标准差8.1.22 各回归系数、整个回归方程各回归系数、整个回归方程8.1.23 t检验、F检验。
检验。
8.1.24 线性相关线性相关8.1.25 回归系数回归系数1二、单项选择题题号题号 8.2.1 8.2.2 8.2.3 8.2.4 8.2.5 8.2.6 8.2.7 8.2.8 答案答案 A B B C B B C A 题号题号 8.2.98.2.10 8.2.11 8.2.12 8.2.13 8.2.14 8.2.15 8.2.16 答案答案BABCABAC三、多项选择题题号题号 8.3.1 8.3.28.3.3 8.3.4 8.3.5 8.3.6 8.3.7 8.3.8 答案答案 AC ABC BCD AB CD ABC BCD ACD 题号题号 8.3.9 8.3.10 8.3.11 8.3.12 8.3.13 8.3.14 8.3.15 ———— 答案答案 AC ABCDABCDABDACABCD————四、判断改错题8.4.1 （√）（√）8.4.2 （×，函数关系）（×，函数关系） 8.4.3 （×，偏相关）（×，偏相关） 8.4.4 （×，密切程度）（×，密切程度） 8.4.5 （√）（√）8.4.6 （×，具有密切联系的统计方法）（×，具有密切联系的统计方法） 8.4.7 （√）（√） 8.4.8 （√）（√）8.4.9 （×，只能认为变量之间不存在线性相关关系）（×，只能认为变量之间不存在线性相关关系） 8.4.10 （√）（√） 8.4.11 （×，01y x b b e=++）8.4.12 （√）（√）8.4.13 （×，残差平方和达到最小）（×，残差平方和达到最小） 8.4.14 （√）（√）8.4.15 （×，方差为21ˆvar()xxL s b =）8.4.16 （√）（√）8.4.17 （×，回归线的代表性）（×，回归线的代表性） 8.4.18 （×，t 检验）检验） 8.4.19 （×，回归平方和）（×，回归平方和） 8.4.20 （√）（√） 8.4.21 （√）（√）8.4.22 （×，一个因变量）（×，一个因变量） 8.4.23 （×，随机变量）（×，随机变量） 8.4.24 （√）（√）8.4.25 （×，2210x x y b b b ++=）五、简答题8.5.1 答：相关关系是指变量之间客观存在的非严格确定的依存关系；函数关系是指变量之间存在的严格确定的依存关系。
统计学第五版（贾俊平）第八章课后习题答案
统计学第五版（贾俊平）第⼋章课后习题答案《统计学》第⼋章课后练习题8.4解：由题意知，µ=100，α=0.05，n=9＜30，故选⽤t统计量。
经计算得：x =99.9778，s=1.2122，进⾏检验的过程为：H0:µ=100H1:µ≠100t=s n =1.21229=?0.0549当α= 0.05，⾃由度n-1= 8，查表得tα2（8）=2.3060，因为t< tα2，样本统计量落在接收域，所以接受原假设H0，即打包机正常⼯作。
⽤P值检测，这是双侧检验，故：P=2×1?0.5215=0.957，P值远远⼤于α，所以不能原假设H0。
8.7解：由题意知，µ=225，α=0.05，n=16＜30，故选⽤t统计量。
经计算得：x =241.5，s=98.7259，进⾏检验的过程为：H0:µ≤225H1:µ>225t=s n =98.725916=0.6685当α= 0.05，⾃由度n-1= 15，查表得tα（15）=2.1314，这是⼀个右单侧检验，因为t即元件平均寿命没有显著⼤于225⼩时。
⽤P值检测，这是右单侧检验，故：P=1?0.743=0.257，P值远远⼤于α，所以不能拒绝原假设H0。
8.9,解：由题意得σA2=632，σB2=572，x A=1070，x B=1020，n A=81，n B=64，故选⽤z统计量。
进⾏检验的过程为：H0:µA?µB=0H1: µA?µB≠0Z=A B A BσA A +σBB=632+572=5当α=0.05时，zα2=1.96，因为Z＞zα2，所以拒绝原假设H0,，即A、B两⼚⽣产的材料平均抗压强度不相同。
⽤P值检测，这是双侧检验，故：P=2×1?0.9999997=0.0000006，P值远远⼩于α，所以拒绝原假设H0，8.13解：建⽴假设为：H0: π1=π2H1: π1≠π2由题意得：p 1=10411000=0.00945，n 1=11000，p 2=18911000=0.01718，n 2=11000 p =p 1n 1+p 2n 2n 1+n 2=0.00945×11000+0.01718×1100011000+11000=0.01332 z =p ?p p (1?p )(n 1+n2) =0.00945?0.017180.01332×(1?0.01332)×(11000+11000)=?5 当α=0.05，z α/2=1.96，这是⼀个左单侧检验，因为 z ＞ z α/2 ，样本统计量落⼊拒绝域，所以拒绝原假设H 0，接受备择假设H 1，即服⽤阿司匹林可以降低⼼脏病发⽣率。
大学统计学第八章课后题答案
第八章 相关与回归分析 6. 相 关 系 数 计 算 表 （1） ()()åååååå-´å--=y yx x n n yx xy 2222nr 91.0132336030268679642621148164262122-»´-=-´´-´´-´= |r|=0.91 即 191.08.0<£ 所以，产量和单位成本存在高度负相关关系（2） ()82.133********211481621222-»-=-´´-´=å--=ååååx x n y x xy n b =-=åånx b ny a ()37.7737.67162182.16426=+=´-- 产量和单位成本之间的回归方程为： x y 82.137.77-=Ù 产量每增加1000件，单位成本平均下降1元 （3）当x=6 时， 单位成本: 45.66682.137.77=´-=Ùy （元） 年份序号 产量/千件x 单位成本/元y xy x 2 y 2 1 2 73 146 4 5329 2 3 72 216 9 5184 3 4 71 284 16 5041 4 3 73 219 9 5329 5 4 69 276 16 4761 6 5 68 340 25 4624 合 计 21 426 1481 79 30268 7. 相 关 系 数 计 算 表 序号 汽车使用年限/年x 年维修费用/元y xy x 2 y 2 1 2 400 800 4 160000 2 2 540 1080 4 291600 3 3 520 1560 9 270400 4 4 640 2560 16 409600 5 4 740 2960 16 547600 65 600 3000 25 360000 7 5 800 4000 25 640000 86 700 4200 36 490000 9 6 760 4560 36 577600 10 6 900 5400 36 810000 11 8 840 6720 64 705600 12 9 1080 9720 81 1166400 合 计 608520465603526428800()()åååååå-´å--=y yx x n n yx xy 2222n r=89.045552006244752064288001235212852060465601285206022»´=-´´-´´-´|r|=0.89 即 189.08.0<£所以，汽车使用年限与其维修费用间存在高度正相关关系（2) ()15.766244752035212852060465601260222==-´´-´=å--=ååååxx n y x xy n b =-=åån x b n y a 25.32975.380710126015.76128520=-=´- 汽车使用年限与其维修费用的回归方程为: x y 15.7625.329+=Ù(3） 当x=15时， 维修费用为: 5.14711515.7625.329=´+=Ùy8. （1) 相 关 系 数 计 算 表 序号 母亲身高/厘米x 女儿身高/厘米y xy x 2y 21 158 159 25122 24964 25281 2 159 160 25440 25281 256003 160 160 25600 25600 256004 161 163 26243 25921 265695 161 159 25599 25921 252816 155 154 23870 24025 237167 162 159 25758 26244 25281 8 157 158 24806 24649 24964 9 162 160 25920 26244 25600 10 150 157 23550 22500 24649 合计1585 1589251908251349252541()()åååååå-´å--=yy x x n n y x xy 2222nr=158915852225254110251349101589158525190810-´´-´´-´655.0»|r|=0.655 所以，母亲与女儿之间的关系为显著正相关（2） ()41.012655152513491015891585251908101585222»=-´´-´=å--=ååååxx n y x xy n b =-=åånx b n y a 915.93985.649.15810158541.0101589=-=´- 母亲与女儿之间的回归方程为: x y 41.0915.93+=Ù（3) 当x=170时， 女儿的身高为： 615.16317041.0915.93=´+=Ùy 9.(1) 由题知 n=9 å=546x å=260y å=16918xy 343622=åx()92.01114210302343629260546169189546222»=-´´-´=å--=ååååx x n yx xy n b =-=åånx b ny a 92.26954692.09260-=´-银行存款余额的直线回归方程: x y 92.092.26+-=Ù(2） 当x=400时，银行存款余额08.34140092.092.26=´+-=Ùy。
统计学答案第八章
三、选择题1 某厂生产的化纤纤度服从正态分布，纤维的纤度的标准均值为1.40。
某天测得25根纤维的纤度的均值x=1.39，检验与原来设计的标准均值相比是否有所变化，要求的显著性水平为α=0.05，则下列正确的假设形式是（）。
A.H0：μ=1.40，H1：μ≠1.40B. H0：μ≤1.40，H1：μ>1.40C. H0：μ<1.40，H1：μ≥1.40D. H0：μ≥1.40，H1：μ<1.402 某一贫困地区估计营养不良人数高达20％，然而有人认为这个比例实际上还要高，要检验该说法是否正确，则假设形式为（）。
A. H0：π≤0.2，H1：π>0.2B. H0：π=0.2，H1：π≠0.2C. H0：π≥0.3，H1：π<0.3D. H0：π≥0.3，H1：π<0.33 一项新的减肥计划声称：在计划实施的第一周内，参加者的体重平均至少可以减轻8磅。
随机抽取40位参加该项计划的样本，结果显示：样本的体重平均减少7磅，标准差为32磅，则其原假设和备择假设是（）。
A. H0：μ≤8，H1：μ>8B. H0：μ≥8，H1：μ<8C. H0：μ≤7，H1：μ>7D. H0：μ≥7，H1：μ<74 在假设检验中，不拒绝原假设意味着（）。
A.原假设肯定是正确的B.原假设肯定是错误的C.没有证据证明原假设是正确的D.没有证据证明原假设是错误的5 在假设检验中，原假设和备择假设（）。
A.都有可能成立B.都有可能不成立C.只有一个成立而且必有一个成立D.原假设一定成立，备择假设不一定成立6 在假设检验中，第一类错误是指（）。
A.当原假设正确时拒绝原假设B.当原假设错误时拒绝原假设C.当备择假设正确时拒绝备择假设D.当备择假设不正确时未拒绝备择假设7 在假设检验中，第二类错误是指（）。
A.当原假设正确时拒绝原假设B.当原假设错误时未拒绝原假设C.当备择假设正确时未拒绝备择假设D.当备择假设不正确时拒绝备择假设8 指出下列假设检验哪一个属于右侧检验（）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一．单项选择题1、用于测定两个变量之间密切程度的方法是（ D ）。
A、定性判断B、相关表C、相关图D、相关系数2、产品产量和单位成本的相关系数是—0.95，单位成本和利润率的相关系数是0.90，产量和利润的相关系数是0.08，因此（ C）。
A、产量和利润的相关程度最高B、单位成本和利润率的相关程度最高C、产量和单位成本的相关程度最高D、无法判断哪对变量的相关程度最高3、相关系数的取值范围是（ D ）。
A、0≤r≤1B、-1≤r≤0C、r＞0D、-1≤r≤14、变量x和y之间的负相关是指（C ）。
A、x值增大时y值也随之增大B、x值减少时y值也随之减少C、x值增大时y值随之减少，或x值减少时y值随之增大D、y的取值几乎不受x取值的影响5、两个变量之间的相关关系称为（ B ）。
A、复相关B、单相关C、曲线相关D、直线相关6、、正方形的边长和周长的相关系数为（ A ）。
A、1B、-1C、0D、无法计算7、在一元线性回归方程中，回归系数b的含义是( B )。
A 、当x=0时，y 的平均值B 、当x 变动一个单位时，y 的平均变动数额C 、当x 变动一个单位时，y 增加的总数额D 、当y 变动一个单位时，x 的平均变动数额8、常用的求解一元线性回归方程的方法是( B )。
A 、相关系数法B 、最小平方法C 、误差绝对值最小法D 、误差和最小法9、下列回归方程和相关系数的对应式中，错误的是（ C ）A 、89.0,5.2170ˆ-=-=r x yB 、94.0,8.35ˆ-=--=r x yC 、78.0,5.036ˆ-=+=r x yD 、98.0,9.25ˆ=+-=r x y 10、已知变量x 和y 线性相关，x 和y 的协方差为-60，x 的方差为64，y 的方差为去100，则二者的相关系数的值为（ B ）。
A 、0.75B 、-0.75C 、0.1D 、-0.111、已知变量x 和y 高度线性相关，x 和y 的协方差为-60，x 的方差为64，y 的方差为去100，则建立的y 依x 回归方程中的回归系数b 的值为（ B ）。
A 、0.94B 、-0.94C 、0.6D 、-0.612、若相关系数为正值，则回归系数的值（ B ）。
A 、为负B 、为正C 、视a 的符号而定D 、不能确定13、回归估计标准误差是说明（ C ）的指标。
A 、平均数代表性B 、现象之间相关程度C、回归直线代表性D、抽样误差平均程度14、已知变量x和y线性相关，x和y的协方差为-60，x的方差为100，y的方差为去64，建立了y依x的回归方程，则回归估计标准误差的值可能为（ A ）。
A.-3.8B.0C.4.7D.8.915、进行回归分析，要求两个变量（ C ）。
A、都是随机的B、都不是随机的C、一个是随机的，一个是给定的D、随机或不随机都可以二．多项选择题1.呈相关关系的各变量之间（ A、B、D ）A.一定存在严格的依存关系B.存在关系，但不确定C.存在着明显的因果关系D.存在着不固定的依存关系D.以上说法都不对2.直线积差相关系数可以表明两个变量之间的（D、E ）A.线性相关程度 B 因果关系 C.变异程度D.相关方向E.曲线相关密切程度3.可用来判断变量之间相关方向的指标有（A、B）A.相关系数B.回归系数C.回归方程参数D.估计标准误差E.x,y的平均数4.如果相关系数为0，则两变量（ A、D ）A.无直线相关B.呈负线性相关C.呈正线性相关D.可能存在曲线相关E.无线性相关，也无非线性相关5.回归系数和相关系数（ A、C ）A.一个为正值，另一个肯定也为正值B.一个为正值，另一个肯定为负值C.前者的取值范围为（-∞，∞），后者的取值范围为（-1,1）D.前者的取值范围为（-1,1），后者的取值范围为（-∞，∞）E.两者没有关系6.估计标准误差是反映（ A、C、D ）的指标。
A.回归方程代表性B.自变量数列的离散程度C.因变量数列的离散程度D.因变量估计值的可靠程度E.因变量数列的集中程度7.相关系数的绝对值的大小（ B、C）A、和回归系数的绝对值呈反向关系B、和回归系数的绝对值呈正向关系C、和回归估计标准误差呈反向关系D、和回归估计标准误差呈正向关系E、和回归系数的绝对值没有关系8.若所有的观测点都落在回归直线上，则（A、B、D）A、相关系数可能为+1B、相关系数可能为-1C、两变量之间呈线性函数关系D、两变量之间呈完全相关关系E、相关系数可能为0.859.建立一元回归方程是为了（ A 、B ）A 、确定两个变量之间的数量关系B 、用自变量推算因变量C 、用于两个变量互相推算 D 、确定两个变量的相关程度E 、以上说法都对10.成本依产量回归方程bx a y+=ˆ中（ A 、C 、D ） A 、x 代表产量 B 、y 代表产量 C 、b 叫作回归系数D 、b 代表x 增加一个单位时，y 平均增加b 个单位E 、b 代表y 增加一个单位时，x 平均增加b 个单位11.用最小平方法拟合的趋势线，必须满足（ B 、D ）A 、∑=-0)ˆ(yy B 、∑-)ˆ(y y 最小 C 、∑-)ˆ(y y 最大 D 、2)ˆ(∑-yy 最小 E 、2)ˆ(∑-y y 最大 三、判断题1.施肥量和收获率是正相关关系。
（ ×）2.计算相关系数的两个变量都是随机变量。
( × )3.当直线相关系数为0时，表明两个变量之间存在负相关关系。
（ ×）4.若直线回归方程为ŷ=17+2.5X ，则变量X 和Y 之间存在负相关关系。
（ ×）5.计算相关系数是测定相关系数的唯一方法。
（×）6.利用一个回归方程，两个变量可以互相推算。
（ ×）7.回归估计标准误差指的就是实际值y 和估计值yˆ的平均误差程度。
（ √ ）8.回归系数b 和相关系数r 都可以用来判断现象之间相关的密切程度。
（√）9.在一元回归分析中，两个变量是对等的关系，不需要区分自变量和因变量。
（×）10.回归估计标准误差的值越大，表明回归方程的代表性越低。
（√）四、简答题1.相关关系和函数关系有何区别和联系？答：(1)区别：具有相关关系的变量之间的数量关系不确定，而具有函数关系的变量之间的数量关系是确定的。
（2）联系：函数关系往往通过相关关系表现出来，相关关系也常常借助函数关系的方式进行研究。
由于认识局限和测量误差等原因，确定性的函数关系在实际中往往表现为相关关系；反之，当人们对事物的内部规律了解得更深刻的时候，相关关系又可能转化为确定性的函数关系。
2.简述相关关系的判别方法。
答：（1）按现象相关的因素多少划分为单相关和负相关；（2）按现象之间的相关方向划分正相关和负相关；（3）按现象之间相关的形式划分为直线相关和曲线相关；（4）按现象之间相关的程度划分为不相关、完全相关和不完全相关。
3.说明相关系数的取值范围及其判断标准。
答：（1）相关系数的值在-1和+1之间，其绝对值越接近1，表示相关程度越高；（2）相关系数大于0，表示正相关；相关系数小于0，表示负相关。
（3）相关系数等于0，表示两个变量之间不存在直线相关，但并不表明两变量之间没有其他形式的相关关系。
（4）|r| =1，表示存在完全直线相关；0<|r|<0.3,表示存在微弱直线相关；0.3≤|r|<0.5,表示存在低度直线相关；0.5≤|r|<0.8,表示存在显著直线相关；0.8≤|r|<1，表示存在高度直线相关。
4.什么是估计标准误差？有什么作用？答：估计标准误差：是因变量的实际值和估计值得标准差，即以回归直线为中心反映各实际值和估计值之间的平均误差程度。
作用：可以衡量回归方程的代表性大小。
越小Sy，表明实际观测点和所拟合的回归线的离差越小，即回归线有较强的代表性；反之，其越大，表明实际观测点和所拟合的回归线的离差越大，即回归线的代表性较差。
5．使用相关分析和回归分析应注意哪些问题？答：使用相关分析时，判断现象之间是否存在依存关系是相关分析的起始点。
只有存在相互依存关系，才有必要和可能进行相关分析。
使用回归分析时，回归分析是近似地表示变量间的平均变化关系。
6.相关分析和回归分析有何区别？答：（1）相关分析不说明谁是自变量，谁是因变量；而回归分析必须首先要确定谁是自变量，谁是因变量，不能颠倒。
（2）相关分析中每一个变量都是随机的；回归分析中的自变量是一般变量，因变量是随机变量。
五、综合题1.在其他条件不变的情况下，某种商品的需求量（y ）和该商品的价格（x ）有关。
现对给定时期内的价格和需求量进行观察，得到如下所示的一组数据： 价格（x ）元10 6 8 9 12 11 9 10 12 7需求量(y)(吨)60 72 70 56 55 57 57 53 54 70 要求：（1） 计算价格和需求量之间的简单相关系数，并说明相关方向和程度；解：相关系数r==---∑∑∑∑∑∑∑2222)()(y y n x x n y x xy n 364816369680883692005677655640---=-0.854属于负相关;属于高度直线相关.（2） 拟合需求量对价格的回归直线，并解释回归系数的实际含义。
解：设，bx a y +=^则，b=∑∑∑∑∑--22)(x x n yx xy n =883692005677655640--=121.3- a=---x b y=73.89=-∑∑n x b n y 则x y 121.373.89^-=该方程表明，该商品的价格每增加1元，商品的需求量就降3.121吨；该商品价格为0时，其固定的需求量为89.73吨。
2.某地区家计调查资料显示，每户平均年收入为8800元，方差为4500元，每户平均年消费支出为6000元，均方差60元，支出对收入的回归系数为0.8。
要求：（1） 计算相关系数；（2） 拟合支出对收入的回归方程。
解：（1）设年收入为x ，年消费支出为y ，则，由题可知：60,4500,6000,8800====y x y x σσ设收入和消费支出之间的回归方程为：8.0,ˆ=+=b bx a y则104088008.06000-=⨯-=-=x b y a所以，收入和消费支出之间的回归方程为：x y 8.01040ˆ+-=(2)回归系数b=0.8 =-x 8800，6000=-y 。
回归方程为 bx a y +=^ a=---x b y 可得a=1040即支出对收入的回归方程为x y 8.01040^+-=3.下面是一个企业的广告费支出和销售额资料：单位：万元要求：（1）计算广告费支出和销售额间的相关系数；(2)若下月投资700万元的广告费，估计销售额的区间范围是多少？设 用x y 分别表示广告费、销售额：由题意得;2500=∑x 25000=∑y14500002=∑x 13800000=∑xy由广告费和销售额可建立一元线性回归方程则 bx a y+=ˆ ∑∑∑∑∑--=x x n n b xy x y 22)(2 =62500001450000525002500138000005-⨯⨯-⨯ =6.5 a=y - b x =5.652500525000⨯-=1750 y ˆ=1750+6.5x 当x=700时，yˆ=1750+6.5⨯700=6300（万元） 所以销售额的区间范围是6300万元。