非参数统计和回归分析习题参考答案

1、非参数统计和回归分析习题参考答案班级： 姓名： 学号： 得分一、单项选择题：1、相关关系是指变量间的（D ）A严格的函数关系 已简单关系和复杂关系 C严格的依存关系 D不严格的依存关系2、进行简单直线回归分析时，总是假定（A ）。A自变量是非随机变量、因变量是随机变量 B两变量都是随机变量C自变量是随机变量、因变量是确定性变量D两变量都不是随机变量3、回归方程?=123+0中的回归系数数值表明：当自变量每增加一个单位时，因变量（B ）。A增加1.5个单位B平均增加1.5个单位C增加123个单位D平均增加123个单位4、设某种产品产量为1000件时，其生产成本为 30000元，其中固定成本600

2、0元，则总生产成本对产量的一元线性回归方程为：（B ）A y=6+0.24x B 、 y=6000+24x C 、 y=24000+6x D 、 y=24+6000x5、在回归分析中，要求对应的两个变量（B ）A.都是随机变量B.不是对等关系 C.是对等关系 D.都不是随机变量6、下列现象的相关密切程度高的是（B ）A某商店的职工人数与商品销售额之间的相关系数为0.87B流通费用率与商业利润率之间的相关系数为-0.94C商品销售额与商业利润率之间的相关系数为0.51D商品销售额与流通费用率之间的相关系数为-0.817 .相关系数r = 0表示（D ）（A）不存在相关关系（B）存在平衡关系（C）

3、两变量独立（D）不存在线性相关关系8 .若物价上涨，商品的需求量相应减少，那么物价与商品需求量之间的关系为（B ）A不相关 B 、负相关 C、正相关 D、复相关9、回归估计标准误差的剂量单位与（B ）A、自变量单位相同B 、因变量单位相同C、相关系数单位相同D自变量、因变量的单位都不同10、在回归分析中，F检验主要是用来检验（C）A、相关系数的显著性B 、回归系数的显著性C线性关系的显著性 D、估计标准误差的显著性11、下列检验中不属于非参数统计方法的是（B ）A、总体是否服从正态分布日总体的方差值是否为某一个值C两组随机变量之间是否独立D样本的取得是否具有独立性12、下列情况中，最适合非参数

4、统计方法的是A、反映两个大学新生成绩的差别B、反映两个法学毕业英语六级的及格率的差别C、反映两个大学四年级同学对于就业前景看法的差别DK反映两个大学在校生平均月支出的差别二、计算题1、一农场10年前在一鱼塘中按比例20:15:40:25投放了四种鱼，蛇鱼、鲸鱼、 竹夹鱼和鲸鱼的鱼苗，现在在池塘中获得一样本如下：序号1234种类蛇鱼鲸鱼竹夹鱼鲸鱼数量（条）132100200168在显著水平为0.05下，检验各鱼类数量的比例较10年前是否有所改变。解:序号1234合计种类蛇鱼鲸鱼r竹夹鱼色含鱼数量（条）132100200168理论值12090r 240150卡方值1.21.1111116.6666

5、672.1611.13778查表拒绝原假设，说明比例有所改变2、在对某城市家庭社会经济特性的调查中，一个市场研究公司想确定电话拥有数 与汽车拥有数是否独立。这个公司从一个由住有该城市的10000户家庭组成的简 单随机样本中获得了这种占有状况的信息，列于表，要求:依下列数据检验电话拥 有量与汽车拥有量是否有联系。汽车拥启量（辆）合计012电话拥 有量 （台）01000900100200011500260050046002以上50025004003400合计30006000100010000原假设H0:电话拥有量与汽车拥有量是独立的备择假设H1:电话拥有量与汽车拥有量之间不独立 22221000

6、6001500 1380400 - 340二 二 794.36001380340拒绝原假设，从而不是独立的。两者和家庭收入有关3、某企业资料如下:年份产量（千件）单位产品成本（元/ 件）2004570200576920069672007868200896620091064要求：（1）定量判断产量与单位产品成本间的相关系数（2）用最小二乘法建立线性回归方程，并说明回归系数的经济含义（3）计算估计标准误差（以上问题均保留四位小数）（1）小 x6 400-482, 6 27226 - 4042-108 :0.931696 140说明两变量高度线性负相关 nx xy -x x : y -108b =2

7、丁 1 = -1.1 2 5nq xx)296a = y - bx =67.3333-(-1.125 8)=76.3333y =76.3333 -1.125x 2% y -a' y-b" xy 27226-76.3333 404-(-1.125 3214)Sv = = 0.7184yn6 -(- x)2 . n- y2 -C y)26 3214-48 404回归统计Multiple R0.988203523R Square(1) 0.976546204Adjusted R Square0.972637238标准误差(2) 269.0798333观测值8力差分析dfSSMSFS

8、ignificance F回归分析11808811018088110(3) 249.84.06768E-06残差6434423.772403.96总计718522534Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Intercept303.9304024149.4403(4) 2.030.0881995-61.73687598X Variable 15.2306377530.33093215.805764.068E-064.4208755174、实验题。欲研究东华股份有限公司广告费和销售收入之间的关系, 利用EXCELS “回归”得到如下的表格结果(部分)：选取了 8个年度的数据,(1)请根据回归分析理论，填写空缺处的数值(用序号标出了)(2)请建立销售收入(Y)与自变量公司广告费(X)