统计学原理 第六章 相关与回归分析习题
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第六章相关与回归分析习题
一、填空题
1.现象之间的相关关系按相关的程度分为、和;按相关的形式分为和;按影响因素的多少分为和。
2.两个相关现象之间,当一个现象的数量由小变大,另一个现象的数量,这种相关称为正相关;当一个现象的数量由小变大,另一个现象的数量,这种相关称为负相关。
3.相关系数的取值范围是。
4.完全相关即是关系,其相关系数为。
5.相关系数,用于反映条件下,两变量相关关系的密切程度和方向的统计指标。
6.直线相关系数等于零,说明两变量之间;直线相关系数等1,说明两变量之间;直线相关系数等于—1,说明两变量之间。
7.对现象之间变量的研究,统计是从两个方面进行的,一方面是研究变量之间关系的,这种研究称为相关关系;另一方面是研究关于自变量和因变量之间的变动关系,用数学方程式表达,称为。
8.回归方程y=a+bx中的参数a是,b是。在统计中估计待定参数的常用方法是。
9. 分析要确定哪个是自变量哪个是因变量,在这点上它与不同。
10.求两个变量之间非线性关系的回归线比较复杂,在许多情况下,非线性回归问题可以通过化成来解决。
11.用来说明回归方程代表性大小的统计分析指标是。
二、单项选择题
1.下面的函数关系是( )
A销售人员测验成绩与销售额大小的关系B圆周的长度决定于它的半径
C家庭的收入和消费的关系D数学成绩与统计学成绩的关系
2.相关系数r的取值范围( )
A -∞ B -1≤r≤+1 C -1 D 0≤r≤+1 3.年劳动生产率z(干元)和工人工资y=10+70x,这意味着年劳动生产率每提高1千元时,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 4.若要证明两变量之间线性相关程度是高的,则计算出的相关系数应接近于( ) A+1 B 0 C 0.5 D [1] 5.回归系数和相关系数的符号是一致的,其符号均可用来判断现象( ) A线性相关还是非线性相关B正相关还是负相关 C完全相关还是不完全相关D单相关还是复相关 6.某校经济管理类的学生学习统计学的时间(x)与考试成绩(y)之间建立线性回归方程y =a+b x。经计算,方程为y c=200—0.8x,该方程参数的计算( ) c A a值是明显不对的 B b值是明显不对的 C a值和b值都是不对的 C a值和6值都是正确的 7.在线性相关的条件下,自变量的均方差为2,因变量均方差为5,而相关系数为0.8时,则其回归系数为:( ) A 8 B 0.32 C 2 D 12.5 8.进行相关分析,要求相关的两个变量( ) A都是随机的B都不是随机的C一个是随机的,一个不是随机的 D随机或不随机都可以 9.下列关系中,属于正相关关系的有( ) A合理限度内,施肥量和平均单产量之间的关系 B产品产量与单位产品成本之间的关系 C商品的流通费用与销售利润之间的关系 D流通费用率与商品销售量之间的关系 10.相关分析是研究( ) A变量之间的数量关系B变量之间的变动关系 C变量之间的相互关系的密切程度D变量之间的因果关系 11.在回归直线y c=a+bx,b<0,则x与y之间的相关系数( ) A r=0 B r=l C 0 D -1 12.在回归直线yc=a+bx中,b表示( ) A当x增加一个单位,,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的均增加量 D当y增加一个单位时,x的平均增加量 13.当相关系数r=0时,表明( ) A现象之间完全无关B相关程度较小 C现象之间完全相关D无直线相关关系 14.下列现象的相关密切程度最高的是( ) A某商店的职工人数与商品销售额之间的相关系数0.87 B流通费用水平与利润率之间的相关关系为-0.94 C商品销售额与利润率之间的相关系数为0.51 D商品销售额与流通费用水平的相关系数为-0.81 15.估计标准误差是反映( ) A平均数代表性的指标B相关关系的指标 C回归直线的代表性指标D序时平均数代表性指标 三、多项选择题 1.下列哪些现象之间的关系为相关关系( ) A家庭收入与消费支出关系B圆的面积与它的半径关系 C广告支出与商品销售额关系D单位产品成本与利润关系 E在价格固定情况下,销售量与商品销售额关系 2.相关系数表明两个变量之间的( ) A线性关系B因果关系C变异程度D相关方向E相关的密切程度3.对于一元线性回归分析来说( ) A两变量之间必须明确哪个是自变量,哪个是因变量 B回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值 C可能存在着y依x和x依y的两个回归方程 D回归系数只有正号 E 确定回归方程时,尽管两个变量也都是随机的,但要求自变量是给定的。 4.可用来判断现象相关方向的指标有( ) A相关系数B回归系数C回归方程参数a D估计标准误 E x、y的平均数5.单位成本(元)依产量(千件)变化的回归方程为y c=78- 2x,这表示( ) A产量为1000件时,单位成本76元