统计学习题集第五章相关与回归分析(0)
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样本线性关系的显著性。干扰项：
β1=β2=…=βk=0。
提示与解答：
本题的正确答案为：
各自变量前的偏回归系数的显著性。
26■复相关系数(多重相关系数)度量了（）。
答案：
因变量y同k个自变量之间的相关程度。干扰项：
k个自变量之间的相关程度。
干扰项：
因变量之间的相关程度。干扰项：
因变量y同某个自变量之间的相关程度。
本题的正确答案为：
[0，1]。
22■在一元线性回归中，回归平方和SSR反映了因变量y的总变差中（）。
答案：
由于自变量x与y之间的线性关系引起的y的变化部分。
干扰项：
除了自变量x与y的线性影响之外的其他因素对y的变化部分。
干扰项：
由于自变量x与y之间的非线性关系引起的y的变化部分。
干扰项：
由于自变量x与y之间的函数关系引起的y的变化部分。
11■下面关于回归模型判定系数(决定系数)的陈述中错误的是（）。
答案：
取值范围是[-1，1]。干扰项：
回归xx占总xx的比例。
干扰项：
取值范围是[0，1]。干扰项：
评价回归方程拟合优度的一个统计量。
提示与解答：
本题的正确答案为：
取值范围是[-1，1]。
12■在多元回归分析中，通常需要计算调整的多重判定系数(多元决定系数)，这样可以避免决定系数的值（）。
答案：
残差xx。干扰项：
总变差xx。干扰项：
回归xx。干扰项：
判定系数。
提示与解答：
本题的正确答案为：
残差xx。
18■回归平方和占总平方和的比例称为（）。
答案：
判定系数(决定系数)。干扰项：
相关系数。
干扰项：
回归系数。干扰项：
估计标准误差。
提示与解答：
本题的正确答案为：
判定系数(决定系数)。
19■下面关于估计标准误差的陈述中不正确的是（）。
答案：
残差除以残差的标准差。干扰项：
残差的标准差除以残差。
干扰项：
因变量的观测值除以残差。干扰项：
自变量的实际值除以残差。
提示与解答：
本题的正确答案为：
残差除以残差的标准差。
25■在多元线性回归分析中，t检验主要用来检验（）。
答案：
各自变量前的偏回归系数的显著性。干扰项：
总体线性关系的显著性。
干扰项：
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。
0.87x。干扰项：
y=25-
0.87x。干扰项：
y=-15-
1.35x。
提示与解答：
本题的正确答案为：
y=-25+
0.87x。
10■在多元线性回归方程z=b0+b1*x+b2*y中，回归系数b2表示（）。
答案：
在其他变量不变的条件下，自变量y每变动一个单位时，因变量z的平均变动数量为b2。
干扰项：
自变量y变动一个单位时，因变量z的平均变动数量为b2。
干扰项：
在其他变量不变的条件下，自变量y变动一个单位时，因变量z的变动总量为b2。
干扰项：
因变量z变动一个单位时，自变量y的变动数总量为b2。
提示与解答：
本题的正确答案为：
在其他变量不变的条件下，自变量y每变动一个单位时，因变量z的平均变动数量为b2。
答案：
度量了两个变量之间的关系强度。干扰项：
均方残差（MSE）的xx。
干扰项：
对误差项的标准差的估计。
干扰项：
排除了自变量对因变量y的线性影响后，因变量y随机波动大小的一个估计量。
提示与解答：
本题的正确答案为：
度量了两个变量之间的关系强度。
20■在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比例大，则自变量与因变量之间（）。
0、1的虚拟变量，则β0的意义是（）。
答案：
代表与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均值。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值的差值。
干扰项：
绝对值不会大于1。
提示与解答：
本题的正确答案为：
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。
7■如果相关系数r=0，则表明两个变量之间（）。
答案：
不存在线性相关关系。干扰项：
相关程度很低。
干扰项：
不存在任何关系。干扰项：
存在非线性相关关系。
提示与解答：
本题的正确答案为：
答案：
相关程度高。干扰项：
相关程度低。干扰项：
完全相关。干扰项：
完全不相关。
提示与解答：
本题的正确答案为：
相关程度高。
221■若两个变量存在负线性相关关系，则建立一元线性回归方程得到的判定系数R的取值范围是（）。
答案：
[0，1]。干扰项：
[-1，0]。干扰项：
[-1，1]。干扰项：
小于0的任意数。
提示与解答：
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：
代表与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
30■设回归方程的形式为y=β0+β1*x，若x是取值为
0、1的虚拟变量，则β1的意义是（）。
答案：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值的差值。
干扰项：
代表与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
本题的正确答案为：
相关系数不会取负值。
4■下面的xx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：
不存在线性相关关系。
8■在线性回归模型中，随机误差项ε被假定服从（）。
答案：
正态分布。干扰项：
二项分布。干扰项：
指数分布。干扰项：
t分布。
提示与解答：
本题的正确答案为：
正态分布。9■已知变量x与y之间存在负相关关系，则下列回归方程中肯定错误的是（）。
答案：
y=-25+
0.87x。干扰项：
y=-25-
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xx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：
提示与解答：
本题的正确答案为：
因变量y同k个自变量之间的相关程度。
27■如果回归模型中存在多重共线性，则（）。
答案：
可能导致某些回归系数通不过显著性检验。
干扰项：
整个回归模型的线性关系不显著。
干扰项：
肯定有一个回归系数通不过显著性检验。
干扰项：
肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反。
提示与解答：
本题的正确答案为：
答案：
由于模型中自变量个数的增加而越来越接近1。
干扰项：
由于模型中自变量个数的增加而越来越接近0。
干扰项：
由于模型中样本量的增加而越来越接近1。
干扰项：
由于模型中样本量的增加而越来越接近0。
提示与解答：
本题的正确答案为：
由于模型中自变量个数的增加而越来越接近1。
13■在多元线性回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着（）。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均值。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
提示与解答：
本题的正确答案为：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值的差值。
提示与解答：
本题的正确答案为：
由于自变量x与y之间的线性关系引起的y的变化部分。
23■在一元线性回归中，若自变量x与y之间的相关系数r=
0.9，则回归方程的判定系数等于（）。
答案：
0.81。干扰项：
0.89。干扰项：
0.95。干扰项：
0.41。
提示与解答：
本题的正确答案为：
0.81。
24■标准化残差是（）。
14■在多元回归分析中，多重共线性是指模型中（）。
答案：
两个或两个以上的自变量彼此相关。干扰项：
两个或两个以上的自变量彼此无关。
干扰项：
因变量与一个自变量相关。干扰项：
因变量与两个或两个以上的自变量相关。
提示与解答：
本题的正确答案为：
两个或两个以上的自变量彼此相关。
15■在回归分析中，被预测或被解释的变量称为（）。
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：
在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著。
Leabharlann Baidu干扰项：
所有的自变量与因变量之间的线性关系都显著。
干扰项：
在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显著。
干扰项：
所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显著。
提示与解答：
本题的正确答案为：
在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著。
答案：
因变量。干扰项：
自变量。干扰项：
随机变量。干扰项：
非随机变量。
提示与解答：
本题的正确答案为：
因变量。
16■在回归分析中，根据样本数据求出的回归方程的估计称为（）。
答案：
估计的回归方程。干扰项：
回归方程。干扰项：
回归模型。干扰项：
理论回归方程。
提示与解答：
本题的正确答案为：
估计的回归方程。17■在回归分析中，各实际观测值与回归预测值离差平方和一般被称为（）。
可能导致某些回归系数通不过显著性检验。
28■如果某个回归系数的正负号与预期的相反，则表明（）。
答案：
模型中可能存在多重共线性。
干扰项：
所建立的回归模型是错误的。
干扰项：
该自变量与因变量之间的线性关系不显著。
干扰项：
模型中肯定不存在多重共线性。
提示与解答：
本题的正确答案为：
模型中可能存在多重共线性。
29■设回归方程的形式为y=β0+β1*x，若x是取值为
β1=β2=…=βk=0。
提示与解答：
本题的正确答案为：
各自变量前的偏回归系数的显著性。
26■复相关系数(多重相关系数)度量了（）。
答案：
因变量y同k个自变量之间的相关程度。干扰项：
k个自变量之间的相关程度。
干扰项：
因变量之间的相关程度。干扰项：
因变量y同某个自变量之间的相关程度。
本题的正确答案为：
[0，1]。
22■在一元线性回归中，回归平方和SSR反映了因变量y的总变差中（）。
答案：
由于自变量x与y之间的线性关系引起的y的变化部分。
干扰项：
除了自变量x与y的线性影响之外的其他因素对y的变化部分。
干扰项：
由于自变量x与y之间的非线性关系引起的y的变化部分。
干扰项：
由于自变量x与y之间的函数关系引起的y的变化部分。
11■下面关于回归模型判定系数(决定系数)的陈述中错误的是（）。
答案：
取值范围是[-1，1]。干扰项：
回归xx占总xx的比例。
干扰项：
取值范围是[0，1]。干扰项：
评价回归方程拟合优度的一个统计量。
提示与解答：
本题的正确答案为：
取值范围是[-1，1]。
12■在多元回归分析中，通常需要计算调整的多重判定系数(多元决定系数)，这样可以避免决定系数的值（）。
答案：
残差xx。干扰项：
总变差xx。干扰项：
回归xx。干扰项：
判定系数。
提示与解答：
本题的正确答案为：
残差xx。
18■回归平方和占总平方和的比例称为（）。
答案：
判定系数(决定系数)。干扰项：
相关系数。
干扰项：
回归系数。干扰项：
估计标准误差。
提示与解答：
本题的正确答案为：
判定系数(决定系数)。
19■下面关于估计标准误差的陈述中不正确的是（）。
答案：
残差除以残差的标准差。干扰项：
残差的标准差除以残差。
干扰项：
因变量的观测值除以残差。干扰项：
自变量的实际值除以残差。
提示与解答：
本题的正确答案为：
残差除以残差的标准差。
25■在多元线性回归分析中，t检验主要用来检验（）。
答案：
各自变量前的偏回归系数的显著性。干扰项：
总体线性关系的显著性。
干扰项：
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。
0.87x。干扰项：
y=25-
0.87x。干扰项：
y=-15-
1.35x。
提示与解答：
本题的正确答案为：
y=-25+
0.87x。
10■在多元线性回归方程z=b0+b1*x+b2*y中，回归系数b2表示（）。
答案：
在其他变量不变的条件下，自变量y每变动一个单位时，因变量z的平均变动数量为b2。
干扰项：
自变量y变动一个单位时，因变量z的平均变动数量为b2。
干扰项：
在其他变量不变的条件下，自变量y变动一个单位时，因变量z的变动总量为b2。
干扰项：
因变量z变动一个单位时，自变量y的变动数总量为b2。
提示与解答：
本题的正确答案为：
在其他变量不变的条件下，自变量y每变动一个单位时，因变量z的平均变动数量为b2。
答案：
度量了两个变量之间的关系强度。干扰项：
均方残差（MSE）的xx。
干扰项：
对误差项的标准差的估计。
干扰项：
排除了自变量对因变量y的线性影响后，因变量y随机波动大小的一个估计量。
提示与解答：
本题的正确答案为：
度量了两个变量之间的关系强度。
20■在因变量的总离差平方和中，如果回归平方和所占比例大，则自变量与因变量之间（）。
0、1的虚拟变量，则β0的意义是（）。
答案：
代表与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均值。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值的差值。
干扰项：
绝对值不会大于1。
提示与解答：
本题的正确答案为：
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。
7■如果相关系数r=0，则表明两个变量之间（）。
答案：
不存在线性相关关系。干扰项：
相关程度很低。
干扰项：
不存在任何关系。干扰项：
存在非线性相关关系。
提示与解答：
本题的正确答案为：
答案：
相关程度高。干扰项：
相关程度低。干扰项：
完全相关。干扰项：
完全不相关。
提示与解答：
本题的正确答案为：
相关程度高。
221■若两个变量存在负线性相关关系，则建立一元线性回归方程得到的判定系数R的取值范围是（）。
答案：
[0，1]。干扰项：
[-1，0]。干扰项：
[-1，1]。干扰项：
小于0的任意数。
提示与解答：
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：
代表与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
30■设回归方程的形式为y=β0+β1*x，若x是取值为
0、1的虚拟变量，则β1的意义是（）。
答案：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值的差值。
干扰项：
代表与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
本题的正确答案为：
相关系数不会取负值。
4■下面的xx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：
不存在线性相关关系。
8■在线性回归模型中，随机误差项ε被假定服从（）。
答案：
正态分布。干扰项：
二项分布。干扰项：
指数分布。干扰项：
t分布。
提示与解答：
本题的正确答案为：
正态分布。9■已知变量x与y之间存在负相关关系，则下列回归方程中肯定错误的是（）。
答案：
y=-25+
0.87x。干扰项：
y=-25-
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xx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：
提示与解答：
本题的正确答案为：
因变量y同k个自变量之间的相关程度。
27■如果回归模型中存在多重共线性，则（）。
答案：
可能导致某些回归系数通不过显著性检验。
干扰项：
整个回归模型的线性关系不显著。
干扰项：
肯定有一个回归系数通不过显著性检验。
干扰项：
肯定导致某个回归系数的符号与预期的相反。
提示与解答：
本题的正确答案为：
答案：
由于模型中自变量个数的增加而越来越接近1。
干扰项：
由于模型中自变量个数的增加而越来越接近0。
干扰项：
由于模型中样本量的增加而越来越接近1。
干扰项：
由于模型中样本量的增加而越来越接近0。
提示与解答：
本题的正确答案为：
由于模型中自变量个数的增加而越来越接近1。
13■在多元线性回归分析中，如果F检验表明线性关系显著，则意味着（）。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均值。
干扰项：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值。
提示与解答：
本题的正确答案为：
代表与虚拟变量值1所对应的那个分类变量水平的平均响应与虚拟变量值0所对应的那个分类变量水平的平均值的差值。
提示与解答：
本题的正确答案为：
由于自变量x与y之间的线性关系引起的y的变化部分。
23■在一元线性回归中，若自变量x与y之间的相关系数r=
0.9，则回归方程的判定系数等于（）。
答案：
0.81。干扰项：
0.89。干扰项：
0.95。干扰项：
0.41。
提示与解答：
本题的正确答案为：
0.81。
24■标准化残差是（）。
14■在多元回归分析中，多重共线性是指模型中（）。
答案：
两个或两个以上的自变量彼此相关。干扰项：
两个或两个以上的自变量彼此无关。
干扰项：
因变量与一个自变量相关。干扰项：
因变量与两个或两个以上的自变量相关。
提示与解答：
本题的正确答案为：
两个或两个以上的自变量彼此相关。
15■在回归分析中，被预测或被解释的变量称为（）。
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：
在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著。
Leabharlann Baidu干扰项：
所有的自变量与因变量之间的线性关系都显著。
干扰项：
在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系不显著。
干扰项：
所有的自变量与因变量之间的线性关系都不显著。
提示与解答：
本题的正确答案为：
在多个自变量中至少有一个自变量与因变量之间的线性关系显著。
答案：
因变量。干扰项：
自变量。干扰项：
随机变量。干扰项：
非随机变量。
提示与解答：
本题的正确答案为：
因变量。
16■在回归分析中，根据样本数据求出的回归方程的估计称为（）。
答案：
估计的回归方程。干扰项：
回归方程。干扰项：
回归模型。干扰项：
理论回归方程。
提示与解答：
本题的正确答案为：
估计的回归方程。17■在回归分析中，各实际观测值与回归预测值离差平方和一般被称为（）。
可能导致某些回归系数通不过显著性检验。
28■如果某个回归系数的正负号与预期的相反，则表明（）。
答案：
模型中可能存在多重共线性。
干扰项：
所建立的回归模型是错误的。
干扰项：
该自变量与因变量之间的线性关系不显著。
干扰项：
模型中肯定不存在多重共线性。
提示与解答：
本题的正确答案为：
模型中可能存在多重共线性。
29■设回归方程的形式为y=β0+β1*x，若x是取值为