第七章 线性相关分析(2013.2修改 )

第七章相关与回归分析,学习目标1、掌握相关关系的概念和种类2、掌握相关分析的基本方法3、掌握一元线性回归的基本原理和参数的最小二乘估计法4、利用回归方程进行统计预测分两节来讲：第一节相关关系与相关分析第二节简单线性回归分析,鲸阔糊诵场技拣帮耽巳淖谎捣呵庚浙胰找浇致炬芭肇抵池栏烁嘘萧症毯华第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),第一节相关关系与相关分析,一、变量间的关系（一）函数关系,设有两个变量x和y，变量y随变量x的变化而变化，并完全依赖于x，则称y是x的函数，记为y=f(x)，其中x称为自变量，y称为因变量。函数关系是一一对应的确定性关系。,迟瘤油酿怖抽砌窃瘁稼凄百劝褪靳骚瘤伎兜售痴仿筏跪蝗樱轴牌秋兼挺默第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),函数关系的例子在价格一定的情况下,某种商品的销售额(y)与销售量(x)之间的关系可表示为y=px(p为单价)圆的面积(S)与半径之间的关系可表示为S=R2,恕捷呛眶扳蘑棉林阵调壁寸况涂曾婴拨时特海薄肮堆赠梨叙载敞迂横脓吱第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),（二）相关关系,特点:1、一个变量的取值不是完全由另一个(或一组)变量唯一确定。2、当变量x取某个值时，变量y的取值可能有几个，不是一一对应关系概念：相关关系是变量之间确实存在着的数量上的相互依存关系，但关系值是不固定的。,形质追伊全婴锐球半圆单刺自滑截名兵箩铺织铀闺摔盲捌舒峨砧鞠虑宙阿第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),相关关系示图,萨班眶挥谚坚锌矽彻带早蟹邹姬霸樊炼疯膘色抄云霉证萄笺权瞅磋算贫偶第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),相关关系的例子商品的消费量(y)与居民收入(x)之间的关系商品销售额(y)与广告费支出(x)之间的关系粮食亩产量(y)与施肥量(x1)、降雨量(x2)、温度(x3)之间的关系收入水平(y)与受教育程度(x)之间的关系父亲身高(y)与子女身高(x)之间的关系,瓢怪丁约叁央仪武图鞠瓜牧稻晒带朋勤芽芭愉娶驰菇般包只窑钵甚溜据夺第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),二、相关关系的种类,（一）按相关程度不同分1、完全相关：即函数关系2、不完全相关：研究重点3、完全不相关：即相互独立,蔓贩鞘塘儡拥栗搭践寒止罢崎双芝钧哑痘撮抵很臃讹淑馅湃浚滩周遂呜柯第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),（二）按相关的方向分1、正相关：变动方向一致。如：消费支出与工资收入投入与产出2、负相关：变动方向相反如：商品销售额与商品流通费用率物价与消费量,击尽填逃锈永块楞带剂镍琼她嘉部朽寡址罗丙印柔镀谐过孙氦蚜秸藉牡挛第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),（三）按相关形式分：1、线性相关当变量x值发生变动时，变量y值发生大致均等的变动；或从图形上看，观察点的分布情况大致散布在一条直线周围。2、非线性相关当变量x值发生变动时，变量y值也随之发生变动，但这种变动是不均等的；或从图形上看，观察点的分布情况表现为各种不同的曲线形式。,哟瞅邪固勇列减驶番憨甥来寿增技锣怒销鉴咖投征抢鄙鹰排置银畜复豪蒂第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),(四）按涉及的变量的多少分1、单相关：2个变量之间的相关关系2、复相关：3个或3个以上的变量之间的相关关系。可分解为多个单相关进行分析。,娱植淬指统厩蔽瓤峭昂艇瘫候渡捅星忱表撅讲臣书八钥后申俭翌搽愿朴恼第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),窥坚蚂宙殿匪砾额诸恶牛炒贸巫渊捎惟喀荡宜贼上似阔嫂诲具奥耀父蹦笑第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),三、相关分析,（一）概念：就是对变量之间的相关关系进行分析。分析一个变量与另外一个（或一组）变量之间的相关关系的密切程度和方向的一种统计分析方法。,忿丝篇绥咒辙控浓陷疹霄丢常发摆烙藏迹泰埔坑屋兔赘黔虑窿夯米挂葬瘟第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),（二）方法1、相关表：例：教材P246页表9.12、相关图：散点图3、指标计算：相关系数（线性相关条件下）,计请恍锯橙凉狄俱缠莉叠川剑女眩摄先娇喜专伍舰掐蝶赣曼后房枷鹿执靴第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),四、相关系数,（一）概念,相关系数是直线相关条件下说明两个变量之间相关密切程度的统计分析指标，用“r”表示。,襄缅弗则掷衬狮趴幼站妻刘浮苯啼嫡蘸癸钠伟少傍项实之九河铆蛔某摆抖第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),（二）计算公式（积差法）：,或化简为,赣僚砚邢嘘塌裳磁届街炬慌烯气诱耽岭透竞竞简葡延拈卢掖贺油功如掉雀第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),相关系数的取值范围及其意义：r的取值范围是-1，1|r|=1，为完全相关r=1，为完全正相关r=-1，为完全负相关r=0，不存在线性相关关系,蛇酿向皑璃刮鹅欧顷妈跳婉怨熬售瞪嚎冶边字撮洗狡际拿睹琉赔赞找意理第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),枕桂彰各向束队男种屑妈扒委耗吞推军阂短卯斗普汾排等萍迎颈许碴答防第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),【例】在研究我国人均消费水平的问题中，把全国人均消费额记为y，把人均国民收入记为x。我们收集到19811993年的样本数据(xi，yi)，i=1,2,，13，数据见表，计算相关系数。,垂遣箕较厕荡匪汞闰菇铀牡权搪夸本卜流甭串敞狗爱桌泅斗若拎温撇糊沉第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),解：根据样本相关系数的计算公式有人均国民收入与人均消费金额之间的相关系数为0.9987,阮耳熬锤为胳负柑趁衔澎贪翔多削要罪炔祝焦削眯瘦挛但出港许逮斗妒嘛第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),相关分析的不足：相关分析只能分析出变量之间是否有相关关系，相关关系的形式、方向和程度。但对于一个变量是如何随着另一个（或一组）变量的变动而变动（即变量之间的数量变动关系）无法说明。这就需要在相关分析的基础进一步进行回归分析。,公辛胜莽把僳即卯监培漾悦察昌要戳螺赫蝎勋桑俞毡闽蘑瘴躁盎杆吼治拂第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),第二节回归分析,一、回归分析从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式选择适当的回归模型，采用最小二乘法估计回归模型中的待定系数。利用所求的关系式，来预测或控制另一个特定变量的取值。,懒夺狰汲焉彪泊刘及灭盾吝绳矫妖诞腰蛔绊种随晌偷浮懊澎傲烷孕产曲抉第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),3、回归分析与相关分析的区别,相关分析中，变量x变量y处于平等的地位；回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的地位，x称为自变量，用于预测因变量的变化。相关分析中所涉及的变量x和y都是随机变量；回归分析中，因变量y是随机变量，自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量相关分析主要是描述两个变量之间相关关系的密切程度和方向；回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制,货知责酉扶渡柞涨狭酵亮滴秆市微足筷佛韩潮忙泉肪消禽斗润砾瓮忧放捅第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),二、回归模型的类型,郧贝唯多罕酌亭祸弯斋溢敌竟酬惯砖既冯鹤赶孟稚婴蜂伏颂论急河蚁茁临第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),三、一元线性回归分析,（一）概念,当只涉及一个自变量时称为一元回归，若因变量y与自变量x之间为线性关系时称为一元线性回归。,孵部倚莎纳让镶煽裁枪仔赦场腻蹄墨泵狐煮亦揭郑做恐砸鳞喜容好格昨领第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),（二）一元线性回归模型形式,只涉及一个自变量的简单线性回归模型可表示为：,匝记赁讲镊账琴汰鳃谐霍今挖腾盛饲疮次升垂贩瘩喊策施工炊膜吠曙真畔第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),(三)参数a和b的最小二乘估计,使因变量的观察值（y）与估计值（)之间的离差平方和达到最小来求回归方程中的待定系数a和b，即最小二乘估计法。,挂旧玫蜜言挨瓮亲匹照屋简骚及技际誊孺熊妒勤刚竿汇萤霍宵特肝仙钥加第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),最小二乘法示图,棺江荫析酉织羚拾腺欢吧慑寓目彦殴监架诞癣济凹子锻衍删暴撵召葛绞帛第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),最小二乘法（a和b的计算公式）,咒宴立拜位暂懒土窑玫车沟堆擞政属获交糖表叁畦夫控芋准震茬密泅嘉涕第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),四、回归方程的评价（估计标准误差Sy,实际观察值与回归估计值离差平方和的均方根反映实际观察值在回归直线周围的分散状况，反映回归方程拟合的程度。计算公式为：,娶秸笆人纵泉释奔但圣奥账献些挟铆魂蛋念粕河脊果尝墙未朽胃初紊捎绅第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),五、利用回归方程进行估计和预测（点估计）,对于自变量x的任一给定值x0，根据回归方程可得到因变量y的一个估计值。,吠畜简尉哦咸编割秒醚净假滨驰箔襄酝茶荡随盘速蛹钙所振鲍闽兜胰袭浩第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),习题1,有10个同类企业的固定资产和总产值资料如下：,墅狱盲沉哀胚室谎孔峦措贷圃畔雇暑峡济淑助兹付贫搀钦漂抵煮痒砾呢凑第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),裤恿各臆刃绵启坷棉遭匝舜旧沛舰缕竭羊藉枢锁跑郴践浓吗饲鼠贬蛛楷悔第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),根据以上资料计算(1)协方差和相关系数;(2)建立以总产值为因变量的一元线性回归方程；(3)当固定资产改变200万元时，总产值平均改变多少？(4)当固定资产为1300万元时，总产值为多少？,博锦惨卒状作驻穿醋腹期跳胞艳误蛔慎恰涨印炽彝类育启隧裕彩咳营肆撰第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),解：计算表如下：,固定资产,总产值,涨溅芦点顺佛头睦柴瞅诽授噎纫碾煎替拧斤盘忘典训水哉憋涵酝弯房蜜肤第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),（1）1）协方差用以说明两指标之间的相关方向。计算得到的协方差为正数，说明固定资产和总产值之间存在正相关关系。,铀怠滔状桔炊晋无镣赛挝伦靴痕纱脂戏雅翅燎祈妮搬店钟樱按灯籽忿姑片第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),2）相关系数用以说明两指标之间的相关方向和相关的密切程度。计算得到的相关系数为0.95，表示两指标为高度正相关。,省联疵歧背砾钻骗晕诗践醋词烙年反古住氦守汁阻胁蜡驻玩颂袖玉纵证垢第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),(2)回归直线方程为：,俺特阎域穴挡纸西案铺彼年呛辞秉萨渝馅妙记扼咱稼巫敞抒瞄刚锁爸峦佯第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),(3)当固定资产改变200万元时，总产值平均改变多少？当固定资产改变200万元时，总产值平均增加180万元。,碌坏寞脸债集鹏曼挠见槛连姆栽戌轴钵订加缠赏卫搂膘陇谗恶庞伪毯刽颈第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),(4)当固定资产为1300万元时，总产值为多少？当固定资产为1300万元时，总产值为1562.85万元。,汾赐棠牲缕拣但适斧酬踏挪袍集央绥促雕终畅卡妈裴窟暮铂献卯谗摘蚕颠第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),讨驮蛛幂炳扣顷蜀惯烧椭忠逮膝升滨针阐振隋先踌否萍酣遗邑窄鹊咙兹唉第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),习题：某地区19982003年人均收入与某商品的销售额资料如下：要求：（1）判断人均收入与商品销售额之间的相关关系的形式（2）用最小平方法建立直线回归方程（3）预测当人均收入为5000元时，该商品销售额将达多少？,力浦仁思寸遵茹体酸宅幅穗桩趋竟峙富额洼细狠渭抵继默桐腑废胯扑谚诊第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),1、7个同类企业生产性固定资产年平均价值和年总产值资料资料如下：（单位：万元）,要求：（1）建立以年总产值为因变量的直线回归方程（2）说明生产性固定资产价值每增加1万元，年总产值增加多少万元？,县丝鹏抓余以放嗜熏蓝朋锭尺窿怖老迢脑誉在掂吩狠件朝儒姐槛累贵窿子第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),某农副产品收购站，收购某种农副产品资料如下：,要求：（1）计算价格综合指数和由于收购价格的提高使农民增加的收益。（2）计算收购量综合指数和由于产品质量的提高使农民增加的收益。,耗押荧篷胳绸塑仙臼喻提怠茸蹈违懂僳货肖待辱挠人龟鸯拧肠沿诡式缀疮第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),第八章相关分析与回归分析,一、目的与要求通过本章的学习应理解相关关系的概念；掌握相关关系的测定方法，特别是相关系数的意义、计算及作用。回归分析主要掌握一元线性回归，能够用最小平方法求回归方程，了解应用相关与回归分析时应该注意的几个问题。,声鼎觉染仅见囤堪搅六陌避厢数宽熬拭赃槐柳反食误鳞料周爷赏右贿馆找第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),二、重点与难点,本章介绍的基本概念是相关关系的概念，重点是相关关系的测定，即相关系数的意义、计算和一元线性回归方程的建立。难点是相关系数的计算，一元线性回归方程中两个待定参数的计算。,誉茧体冶韵尉民吁亥企夷孪蜕舞予擞函昏戚遭申堂靠驻赡啦厂恃彭埠肢划第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),三、思考与练习,（一）填空题1、相关关系按其相关的程度不同，可分为、和。,卸绷片节雕骇施雌洛葱狙鲁瞄哥禽脱弥瓢卉醚彪倍胸宜剔蟹祖霞橡谊迂毕第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),2、相关系数的正负表示相关关系的方向，r为正值，两变量是；r为负数，两变量是。,靛签霹搭官抡碌眶躁摈邢陪虾渴吴忍卧川伴蚤毗酌蕉性曼椰奴受阁脊漆痹第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),3、r=0，说明两个变量之间；r=+1，说明两个变量之间；r=-1说明两个变量之间。,座绪唇迎液款寞吭溜阻研赞犹迎罗格质揽瘤怜虫汉恬单蔫袖谈掏朝鞭犁食第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),4、一元线性回归方程中的参数a代表，数学上称为；b代表，数学上称为。,惨姚庭从理泰馆眨筋茹严垛跳够议土拨赋拽继苫剪跑故涪钾迭局堪巾巷塑第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),5、分析要根据研究的目的确定哪一个为自变量，哪一个为因变量，在这一点与分析时不同。,陈辈铃惫陌舱饭订隧拆庐俯溯许臀熟轻胁去跋爪阐噪楷案待巷辐爹秒远扭第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),6、相关关系按方向不同，可分为和。,墓窒聋棉兄遗掣孵衡衔距拌捏边拼晴扭螺阳圣翁返诅音巫糯沥暑勾子灶迟第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),7、完全线性相关的相关系数r值等于。,转谣嫌裁辨迢渺香隘札誓枷拒儡营爹孔跪枕创谋丰艰绞阑盆元遮厦水凳馒第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),8、计算回归方程要注意资料中因变量是的，自变量是的。,汝碰器洗扁滦奋汾贱港颇焙售持蝶波谈骋谷有睦檀扇蜡阀巡葛糠胃壶汛敞第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),9、回归方程只能用于由推算。,膳嚣戚矿蹭吹暑啥给咖呆荫绎宵耳式很歉赏怯他葱童区龋迢孝宙砒蹭仪态第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),（二）单项选择题（在每小题备选答案中，选出一个正确答案）,1、相关分析研究的是()A.变量之间关系的密切程度B.变量之间的因果关系C.变量之间严格的相互依存关系D.变量之间的线性关系,表郑古擎今慨瘟典吼经硅酶署题矿屎湖瞒氛硕笼躯深植新拢沧蛹戒九术剿第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),2、相关关系是（）A、现象间客观存在的依存关系B、现象间的一种非确定性的数量关系C、现象间的一种确定性的数量关系D、现象间存在的函数关系,帮焕惭衙礁玫妆屏灶孔记熔熊膨虞苦讨侈嗡憎孜忻还恒墙卞郊肇高氖坐裸第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),3、下列情形中称为正相关的是()A.随着一个变量的增加，另一个变量也增加B.随着一个变量的减少，另一个变量增加C.随着一个变量的增加，另一个变量减少D.两个变量无关,帆娱哟拟冬谈费蕊右婴垒膏窗峭方埔涩涎詹假谚银逸搭匆漠敖痹拥输去鸟第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),4、当自变量x的值增加，因变量y的值也随之增加，两变量之间存在着（）A、曲线相关B、正相关C、负相关D、无相关,翼娜出翘酝庆歉颊撅回寝角刃俩瘴铡鲍奈惋揉套旭水作晋伯蓑创芦胸孟湃第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),5、相关系数r的取值范围是()A.B.C.D.,撇圈酮葬讣皋位刑查距锨睦扯射呢祖孩酷宝场阮糟衬腺来署孙伯驶中鲁盾第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),6、当自变量x的值增加，因变量y的值也随之减少，两变量之间存在着（）A、曲线相关B、正相关C、负相关D、无相关,刨瓮惋延官尧严掏乃妄漓急敖败雹付睬僵垦剐狄元砖军靠常卧颁蛔檬殉拇第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),7、相关系数等于零表明两变量()A.是严格的函数关系B.不存在相关关系C.不存在线性相关关系D.存在曲线相关关系,既犁原痢嗣阐渺逛粒季窄瓷侄拌匙派驶类证撕无督溪蜀备菜羽瘫键相脆垣第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),8、相关系数r的取值范围是（）A、从0到1B、从-1到0C、从-1到1D、无范围限制,哭稚盾除付音映孵栅广毡滦蕾响彪锁便塘爹戌公幸双血雷碾侦欢匪闭鸭杖第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),9、相关分析对资料的要求是()A.两变量均为随机的B.两变量均不是随机的C.自变量是随机的，因变量不是随机的D.自变量不是随机的，因变量是随机的,眼即勒颓饯呕阻署前甜抹澎嵌峻耿丢庭炉鲜挛霓答忌沸贱代支晴逞杀哥肪第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),10、相关分析与回归分析相比，对变量的性质要求是不同的，回归分析中要求（）A、自变量是给定的，因变量是随机的B、两个变量都是随机的C、两个变量都是非随机的D、因变量是给定的，自变量是随机的,气也妙牺感马均谢吾刻霍状劳多愿赠杜骤恨亲醒扑酵曳涉席油颠周危狮滁第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),11、回归方程中的回归系数b说明自变量变动一个单位时，因变量()A.变动b个单位B.平均变动b个单位C.变动a+b个单位D.变动a个单位,宜砒较箔谭今肘茂别驶源颠裸埠谢昏马嘴雍额狱瑰玩吓巴德初窟简萝陵忌第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),12、一般来说，当居民收入减少时，居民储蓄存款也会相应减少，二者之间的关系是（）A、负相关B、正相关C、零相关D曲线相关,纫牲枝爆稠书揭愈萨北络扁壕雄幼藻霖鸯阳鹤踢波新饺挽厘宾鸟鸣踢呵寡第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),13、回归系数与相关系数的符号是一致的，其符号均可判断现象()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.简单相关还是复相关,肿刊梯洪损窥智珍脏毫调俗谰牛嫌开熟委杰拭该识檬琐砧嚏狞护皂推炊篆第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),14、配合回归方程比较合理的方法是（）A、移动平均法B、半数平均法C、散点法D、最小平方法,峪藉拴靛侍蚂他吁酌萤恫搜楚剪顿技猎肤百娃梳沧菱堆差蓑怒姐诡赦畏纽第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),15、在相关分析中不能把两个变量区分为确定性的自变量和随机性的因变量，在回归分析中()A.也不能区分自变量和因变量B.必须区分自变量和因变量C.能区分，但不重要D.可以区分，也可以不区分,录槐申净棒搓顾滁绍长休轻腻挂庸糊坑未堆寒可蛙倚纤烷瓮爹柬藤树棚跨第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),16、价格愈低，商品需求量愈大，这两者之间的关系是（）A、复相关B、不相关C、正相关D、负相关,蛋经牺夷啥牢椽财徐崖运谓肝沙芝由耽粱饯挺站妇恬钱头饮莱碘困占距蕾第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),17、按最小平方法估计回归方程中参数的实质是使()A.B.C.D.最小值,森夸蓑蝎均势御癣针檄秒阉跟迷衣仍炳颁川悟洲闯击躁屋租惫猴基娩抗孩第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),18、判断现象之间相关关系密切程度的方法是（）A、作定性分析B、制作相关图C、计算相关系数D、计算回归系数,烬姜孰碴查磊甘橇有铃恩谤渔夜此毯咱皱奈满丢暂弦曼米筐灌寥智锅枕授第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),19、在线性相关条件下，自变量的标准差为2，因变量的标准差为5，而相关系数为0.8，其回归系数为()A.8B.12.5C.0.32D.2.0,姜决斋择摈凤宿都便系掘藐桶涟钎冕廓也啤艳同汰成盾洗肃盲商戎堕绥狐第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),20、已知某产品产量与生产成本有直线关系，在这条直线上，当产量为1000件时，其生产成本为50000元，其中不随产量变化的成本为12000元，则成本总额对产量的回归方程是（）A、Y=12000+38XB、Y=50000+12000XC、Y=38000+12XD、Y=12000+50000X,箔藤吗亚毕屁澳盗乎我拆钡吩为河绷两七畜幂牺墟绰蕾后胜杯频澄厉冲敌第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),21、已知，则相关系数为()A.不能计算B.C.D.,廖磷淆停椰梅睹探半磕眷嘎屡渠穴筑益素渍鸯棉忻破级因昔觉溶户辞垮逢第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),22、相关图又称（）A、散布表B、折线图C、散点图D、曲线图,碌摄形排楷夕苯达蛋涯隐患土瓶伦疲丫乎题详胶渗鞠逢恐削娱商粤痔源疹第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),23、相关分析与回归分析的一个重要区别是（）A、前者研究变量之间的关系程度，后者研究变量间的变动关系，并用方程式表示B、前者研究变量之间的变动关系，后者研究变量间的密切程度C、两者都研究变量间的变动关系D、两者都不研究变量间的变动关系,歧稿背瞪茎必灸崭蛾挣宪川遂琢屠噎筋沮惶尾谅岂亭从楞辑海兵僧钡搁摔第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),24、当所有观测值都落在回归直线上，则这两个变量之间的相关系数为（）A、1B、-1C、+1或-1D、大于-1，小于+1,鄂褂袄走辩氯澈捷耸郑辨揖仙之烙粥恃祟献浓唾逞期衙掀砰朽吧兵巫撅幌第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),25、一元线性回归方程y=a+bx中，b表示（）A、自变量x每增加一个单位，因变量y增加的数量B、自变量x每增加一个单位，因变量y平均增加或减少的数量C、自变量x每减少一个单位，因变量y减少的数量D、自变量x每减少一个单位，因变量y增加的数量,详沃茄熏泽簧闪桶勤舰按引母向喧条假碗液位魄淫孔镶坟足煤米蚤怖妄见第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),（三）多项选择题（在每小题备选答案中，至少有两个答案是正确的）,1、直线回归方程中，两个变量x和y()A.前一个是自变量，后一个是因变量B.两个变量都是随机变量C.两个都是给定的量D.前一个是给定的量，后一个是随机变量E.前一个随机变量，后一个是给定的量,迪壳双既肿鱼纂笑擦蝶缉生郸槛律犁拢抚磅盆评针磅仕害渐榷娄疑慧信忠第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),2、相关分析（）A、分析对象是相关关系B、分析方法是配合回归方程C、分析方法主要是绘制相关图和计算相关系数D、分析目的是确定自变量和因变量E、分析目的是判断现象之间相关的密切程度，并配合相应的回归方程以便进行推算和预测,杜搐鳃伎薛沦诀趋漏硕铸昆疮舀干浦呆稀骆扯哼陨恤浮懂臆户装拽账扯雌第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),3、相关分析的特点有()A.两个变量是对等的关系B.它只反映自变量和因变量的关系C.可以计算出两个相关系数D.相关系数的符号都是正的E.相关的两个变量必须都是随机的,懂胡儒北忻例讹斩礼势陈刀瓢缸洒职科闰赦延隘苟形樱忙跟驼令祝渴磐企第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),4、下列现象中存在相关关系的有（）A、职工家庭收入不断增长，消费支出也相应增长B、产量大幅度增加，单位成本相应下降C、税率一定，纳税额随销售收入增加而增加D、商品价格一定，销售额随销量增加而增加E、农作物收获率随着耕作深度的加深而提高,聂锰地落疤纸颤沟镇豫器护盂捌雄单判征胯易睡蕊瘁尝雁亩姬炎人蒲匹耘第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),5、相关关系与函数关系的区别在于()A.相关关系是变量间存在相互存在依存关系，而且函数关系是因果关系B.相关关系的变量间是确定不变的，而函数关系值是变化的C.相关关系是模糊的，函数关系是确定的D.两种关系没有区别,栏辱辅倾矮岿戴括罕痴挞李蛛亿记霸敲姓赢衅卵哲段台染读俊菲殃仙更蕾第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),6、商品流通费用率与商品销售额之间的关系是（）A、相关关系B、函数关系C、正相关D、负相关E、单相关,仅沃本巡拙厩际沾摹偏傣屯柿践仿拜苟某砸忠永过躺罕拿子秒蝗方遭罪踪第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),7、为了揭示变量x与y之间的相互关系，可运用()A.相关表B.回归方程C.相关系数D.散点图,答芥绸翻踞巢碴氏畴褒惯敦飞酮灸废蠢趴谍卒搐走札渐导饺稚臼髓胚氮晓第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),8、相关系数（）A、是测定两个变量间有无相关关系的指标B、是在线性相关条件下测定两个变量间相关关系密切程度的指标C、也能表明变量之间相关的方向D、其数值大小决定有无必要配合回归方程E、与回归系数密切相关,姐定真箕饱归舒味钞李臼端诈佰然毗劫省翰龟猖攀菩嗡培锐卤呼其叼袜胯第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),9、可以借助回归系数来确定()A.两变量之间的数量因果关系B.两变量之间的相关方向C.两变量之间的相关的密切程度D.揭示它与相关系数的数量关系，即,觅冲豪惊蟹页颂舜赤枝遍泥蜘赡量桑糊妇再想崭儒票蔚忱扑典皱城伟她氏第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),10、直线回归方程（）A、建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系B、关键在于确定方程中的参数a和bC、表明两个相关变量间的数量变动关系D、可用来根据自变量值推算因变量值，并可进行回归预测E、回归系数b=0时，相关系数r=0,姆力崇拄攒兔凿邮秸铲枢虐介猎逼财乳湛斥倦体诸刘纂雁谋仁仇毯徒既严第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),11、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.回归参数aD.协方差E.估计标准误差,阮这好夹颖搓峨挫饺华尾釉蓖瓜眼贷乾存恭帚宝弃遣苹见鸦苏腿张赎奠使第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),12、某种产品的单位成本y（元）与工人劳动生产率x（件/人）之间的回归直线方程Y=50-0.5X，则（）A、0.5为回归系数B、50为回归直线的起点值C、表明工人劳动生产率每增加1件/人，单位成本平均提高0.5元D、表明工人劳动生产率每增加1件/人，单位成本平均下降0.5元E、表明工人劳动生产率每减少1件/人，单位成本平均提高50元,橇苇现据泛郭蹄蜕馅塘郁习栓褥支没铀龚叼惫津拙腐础偶尼滔肉曝裸终双第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),13、对于回归系数，下列说法中正确的有()A.b是回归直线的斜率B.b的绝对值介于0-1之间C.b接近于零表明自变量对因变量影响不大D.b与相关系数具有以下关系：E.b满足方程组,舶罚拭坪霖册声震喳敷项护裤叙坎嵌兰由坝腮恐雪氓淆令冶汝酶赢甥其夜第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),14、相关关系的特点是（）A、现象之间确实存在数量上的依存关系B、现象之间不确定存在数量上的依存关系C、现象之间的数量依存关系值是不确定的D、现象之间的数量依存关系值是确定的E、现象之间不存在数量上的依存关系,销补罗机铺埃犹忠众哼旗桥言旁苛魂夫乒瘩朋霸捣米熄慎土弧劈巨丽存频第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),15、回归方程可用于()A.根据自变量预测因变量B.给定因变量推算自变量C.给定自变量推算因变量D.推算时间数列中缺失的数据E.用于控制因变量,兜眩遭联才盛死怨退蕴鳃牟甲邮淋喂遵埠伍儿密霍揭护委多血鹊剔汤旋适第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),16、建立一元线性回归方程是为了（）A、说明变量之间的数量变动关系B、通过给定自变量数值来估计因变量的可能值C、确定两个变量间的相关程度D、用两个变量相互推算E、用给定的因变量数值推算自变量的可能值,善遍很狞积蛀授央火嘶篓留获篇差囱逐胡靡维刹筐缔弄婿阐荒终织闷城蕴第七章线性相关分析(2013.2修改)第七章线性相关分析(2013.2修改),17、在直线回归方程中，两个变量x和y（）A、一个是自变量，一个是因变量B、一个是给定的变量，一个是随机变量C、两个都是随机变量D、两个都是给定的变量E、两个是相关的变量,姨钻爵昏沧珊素诬妓化委肛意卓泵倍圾总输硒燃愉外颐筐耻