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对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。
表1
由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。
表1

由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。
A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著
B.Y与X之间不存在线性相关关系
C.Y与X之间不存在非线性相关关系
D.Y与X之间存在显著线性相关关系
B.Y与X之间不存在线性相关关系
C.Y与X之间不存在非线性相关关系
D.Y与X之间存在显著线性相关关系
参考答案
参考解析
解析:在方差分析检验法中,如果统计量的观测值,大于相应的临界值,则可认为F与X的线性相关关系是显著的;否则便认为F与Z的线性相关关系不显著。由表2知,F值=24.01>F临界值=4.08,故F与Y之间存在显著线性相关关系,也可以根据F检验概率P=0.00判断知Y与X之间之间存在显著线性相关关系。
更多 “对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。 表1 由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著 B.Y与X之间不存在线性相关关系 C.Y与X之间不存在非线性相关关系 D.Y与X之间存在显著线性相关关系 ” 相关考题
考题
由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系
考题
由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。A.Y与X之间存性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系
考题
二)对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表1、表2所示:"81.由相关分析表1可知( )。A.失业周数与年龄有显著的相关关系B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系C.年龄和受教育年限都有显著的相关关系D.年龄和受教育年限都没有显著的相关关系
考题
若用最小二乘法以利润率为因变量拟合得到的回归方程为,说明( )。A.X与Y之间存在着负相关关系B.每人每月销售额X增加一元,则利润率Y就会提高0.002%C.每人每月销售额X增加一元,则利润率Y就会平均提高0.002%D.X与Y之间存在着显著的线性相关关系
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。
表1
在求解上述回归系数过程中,利用了最小二乘估计准则,这种估计的实质是使()。
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。
63880,试计算与回答题目。
由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著
B.Y与X之间不存在线性相关关系
C.Y与X之间不存在非线性相关关系
D.Y与X之间存在显著线性相关关系
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。
63880,试计算与回答题目。
相关系数检验的假设是()。
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。
表1
相关系数检验的假设是()A.H0:相关系数显著,H1:相关系数不显著
B.H0:相关系数ρ=1,H1:相关系数ρ≠1
C.H0:相关系数ρ=0,H1:相关系数ρ≠0
D.H0:相关系数ρ≠0,H1:相关系数ρ=0
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。
63880,试计算与回答题目。
由相关分析表5一1可知()。A.失业周数与年龄有显著的相关关系
B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系
C.年龄和受教育年限有显著的相关关系
D.年龄和受教育年限没有显著的相关关系
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。
63880,试计算与回答题目。
根据所给资料,计算回归系数为()。
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。
表1
由相关分析表1可知()。A.失业周数与年龄有显著的相关关系
B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系
C.年龄和受教育年限有显著的相关关系
D.年龄和受教育年限没有显著的相关关系
考题
在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为()。A.H0:两变量之间不存在显著相关关系 H1:两变量之间存在显著相关关系
B.H0:两变量之间不存在显著相关关系 H1:两变量之间存在正的显著相关关系
C.H0:两变量之间不存在显著相关关系 H1:两变量之间存在负的显著相关关系
D.H0:两变量之间不存在显著的线性相关关系 H1:两变量之间存在显著的线性相关关系
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。
63880,试计算与回答题目。
在求解上述回归系数过程中,利用了最小二乘估计准则,这种估计的实质是使()。
A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著
B.Y与X之间不存在线性相关关系
C.Y与X之间不存在非线性相关关系
D.Y与X之间存在显著线性相关关系在方差分析检验法中,如果统计量的观测值F大于相应的临界值,则可认为Y与X的线性相关关系是显著的;否则便认为Y与X的线性相关关系不显著。由表5—2知,F值=24.01>F临界值=4.08,故Y与X之间存在显著线性相关关系,也可以根据F检验概率P=0.00判断知Y与X之间存在显著线性相关关系。
考题
在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为()。
A.H0:两变量之间不存在显著相关关系
H1:两变量之间存在显著相关关
B.H0:两变量之间不存在显著相关关系
H1:两变量之间存在正的显著相关关系
C.H0:两变量之间不存在显著相关关系
H1:两变量之间存在负的显著相关关系
D.H0:两变量之间不存在显著的线性相关关系
H1日,:两变量之间存在显著的线性相关关系
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。
表5 -1
由相关分析表5 -1可知()。
A.失业周数与年龄有显著的相关关系
B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系
C.年龄和受教育年限有显著的相关关系
D.年龄和受教育年限没有显著的相关关系
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。
表5 -1
相关系数检验的假设是()。
A.H0:相关系数显著,H1:相关系数不显著
B.H0:相关系数=1,H1:相关系数≠1
C.H0:相关系数=0,H1,:相关系数≠0
D.H0:相关系数≠0,H1:相关系数=0
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。
表5 -1
由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。
A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著
B.Y与X之间不存在线性相关关系
C.Y与X之间不存在非线性相关关系
D.Y与X之间存在显著线性相关关系
考题
对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。
表5 -1
根据所给资料,计算回归系数为()。
A.β0 =20. 43, β1=0.66
B.β0=-8. 86, β1=1.51
C.β0=-20.43, β1=0.66
D.β0 =8. 86, β1=-1.51
考题
不定项题由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。AY与X之间存在线性相关,但关系不显著BY与X之间不存在线性相关关系CY与X之间不存在非线性相关关系DY与X之间存在显著线性相关关系
考题
单选题在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为( )。A
H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在显著相关关系B
H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在正的显著相关关系C
H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在负的显著相关关系D
H0: 两变量之间不存在显著的线性相关关系H1: 两变量之间存在显著的线性相关关系
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