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文档简介

1、一、单项选择题A060101现象之间的相互关系可以归纳为两种类型,即( A )A、相关关系和函数关系 B、相关关系和因果关系C、相关关系和随机关系D、函数关系和因果关系A060102当自变量的数值确定后,因变量的数值也随之完全确定,这种关系属于 ( B )A、相关关系 B、函数关系C、回归关系 D、随机关系A060103 从变量之间相关的方向看可分为 ( A )A、正相关与负相关 B、直线相关与曲线相关C、单相关与复相关 D、完全相关与无相关A060104 从变量之间相关的表现形式看,可分为 ( B )A、正相关与负相关 B、直线相关与曲线相关C、单相关与复相关 D、完全相关与无相关A0601

2、05相关关系的种类按其涉及变量多少可分为( B ) A、正相关和负相关 B、单相关和复相关 C、线性相关和非线性相关D、不相关、不完全相关、完全相关A060106 两个变量间的相关关系称为 ( A )A、单相关 B、复相关C、无相关 D、负相关A060107 物价上涨,销售量下降,则物价与销售量之间属于 ( B )A、无相关 B、负相关C、正相关 D、无法判断A060108 下面现象间的关系属于相关关系的是( C )A、圆的周长和它的半径之间的关系B、价格不变条件下,商品销售额与销售量之问的关系C、家庭收入愈多,其消费支出也有增长的趋势D、正方形面积和它的边长之间的关系A060109若物价上涨

3、,商品的需求量相应减少,则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A060201 在相关分析中,要求相关的两个变量 ( A )A、都是随机变量 B、因变量是随机变量C、都不是随机变量 D、自变量是随机变量A060202 测定变量之间相关密切程度的代表性指标是( C )A、估计标准误 B、两个变量的协方差C、相关系数 D、两个变量的标准差A060203 两变量之间线性相关程度越弱,则相关系数 ( B )A、愈趋近于1 B、愈趋近0C、愈大于1 D、愈小于1A060204现象之间线性相关关系的程度越高,则相关系数( D )A、越接近于0 B、越接近于1C

4、、越接近于-1 D、越接近于+1或-1A060205相关系数的取值范围是( C )A、Or1 B、-l<r<1C、-1r1 D、-1r0A060206如果变量和变量之间的相关系数为1,说明两变量之间 ( D ) A、不存在相关关系 B、相关程度很低C、相关程度显著 D、完全相关A060207 相关系数的正负号决定于 ( C )A、X标准差的正负号 B、Y标准差的正负号 C、协方差的正负号 D、X和Y相关程度 A060208 已知变量X和Y的协方差为-50,X的方差为170,Y的方差为220,其相关系数 ( B )A、0.26 B、-0.26 C、0.01D、-0.01A060209

5、当所有的观察值都落在直线上时,则与之间的相关系数为 ( B )A、r=O B、C、D、A060301回归分析中的两个变量( D )A、都是随机变量 B、关系是对等的C、都是给定的量 D、一个是自变量,一个是因变量A060302配合回归直线方程对资料的要求是( B )A、因变量是给定的数值,自变量是随机的B、自变量是给定的数值,因变量是随机的 C、自变量和因变量都是随机的D、自变量和因变量都不是随机的A060303在回归直线方程中,b表示( C ) A、当增加一个单位时,增加的数量B、当增加一个单位时,增加b的数量C、当增加一个单位时,的平均增加量D、当增加一个单位时,的平均增加量A060304

6、 在用回归方程进行估计推算时( B )A、只能用因变量推算自变量            B、只能用自变量推算因变量C、不须考虑因变量和自变量问题          D、自变量和因变量可相互推算A060305 线性相关的条件下,自变量的标准差为10,因变量的标准差为16,相关系数为0.9,则回归系数为( A )A、1.44B、0.56 C、0.16 D、14.

7、4A060306每一吨铸铁成本Y(元)倚铸件废品率X()变动的回归方程为:,这意味着( C )A、废品率每增加1,成本每吨增加64元B、废品率每增加1,成本每吨平均增加8C、废品率每增加1,成本每吨平均增加8元D、废品率每增加1,则每吨成本为56元A060307估计标准误说明回归直线的代表性,因此( B )A、估计标准误数值越大,说明回归直线的代表性越大B、估计标准误数值越大,说明回归直线的代表性越小C、估计标准误数值越小,说明回归直线的代表性越小D、估计标准误的数值越小,说明回归直线的实用价值小A060308年劳动生产率X(千元)与工人工资Y(元)之间的回归方程为,这意味着劳动生产率每提高1

8、千元时,工人工资平均( A ) A、增加70元 B、减少70元    C、增加80元       D、减少80元A060309 某企业根据产量(X,千件)和单位产品成本(Y,元/件)资料配合的回归方程为,这个方程可表示 ( C )A、产量每增加1000件,单位成本平均下降80元 B、产量每增加1件,单位成本平均下降1元C、产量每增加1000件,单位成本平均下降10元 D、产量每增加80件,单位成本平均下降10元 A060310 判定系数等于0.81,回归系数等于3时

9、,则相关系数为 ( C )A、0.9 B、0.27C、0.9 D、0.27二、多项选择题B060101相关分析的特点有(BCDE)A、两变量不是对等的B、两变量只能算出一个相关系数C、相关系数有正负号D、两变量都是随机的E、相关系数的绝对值介于O和1之间B060102 变量间的相关关系按其程度划分有(ABC)A、完全相关 B、不完全相关C、不相关 D、正相关E、负相关B060103变量间的相关关系按其形式划分有( CD )A、正相关 B、负相关C、直线相关 D、曲线相关E、单相关B060104相关关系的种类,按影响因素多少不同分为( CD )A、正相关 B、负相关C、单相关 D、复相关E、线性

10、相关B060105下列哪些关系是相关关系(BCDE)A、圆的半径长度和周长的关系B、农作物收获和施肥量的关系C、商品销售额和利润率的关系D、产品产量与单位成品成本的关系E、家庭收入多少与消费支出增长的关系B060106产品产量与单位成品成本的关系属于 ( BD )A、函数关系B、相关关系C、正相关关系 D、负相关关系E、无相关B060107 下列属于正相关的现象是(ABE)A、家庭收入越多,其消费支出也越多B、某产品产量随工人劳动生产率的提高而增加C、流通费用率随商品销售额的增加而减少D、生产单位产品所耗工时随劳动生产率的提高而减少E、总生产费用随产品产量的增加而增加B060201 如果相关系

11、数为0,则二变量 ( AC ) A、无直线相关 B、负线性相关 C、可能存在曲线相关 D、正线性相关E、完全线性相关B060202 若两个变量与的相关系数为0.92,则与 (ACD)A、正相关关系 B、负相关关系C、高度相关关系 D、线性相关关系E、相关密切程度很低B060203下列关系中,相关系数小于0的现象有 ( BCE)A、产品产量与原材料消耗量的关系B、单位成本与产品产量的关系C、商品价格与销售量的关系D、纳税额与收入的关系E、商品流通费用率与商品销售额的关系B060204若两个变量之间的相关系数为-1,则这两个变量是 ( AD )A、负相关关系B、正相关关系C、不相关D、完全相关关系

12、E、不完全相关关系B060301 可用来判断现象之间相关方向的指标有(BCD)A、估计标准误 B、相关系数 C、回归系数 D、两个变量的协方差E、两个变量的标准差B060302 直线回归方程中的两个变量 (CDE)A、两个都是随机变量B、两个都是给定的变量C、一个是自变量,另一个是因变量D、一个是给定的变量,另一个是随机变量E、必须确定哪个是自变量,哪个是因变量B060303 设产品的单位成本(Y,元)对产量(X,百件)的直线回归方程为=761.85x,这表示 (ACE)A、产量每增加100件,单位成本平均下降1.85元 B、产量每减少100件,单位成本平均下降1.85元C、产量与单位成本按相

13、反方向变动 D、产量与单位成本按相同方向动E、当产量为200件时,单位成本为72.3元B060304 工人的工资(元)依劳动生产率(千元)的回归方程为=10+70x,这意味着(BDE)A、如果劳动生产率等于1000元,则工人工资为70元B、如果劳动生产率每增加1000元,则工人的工资平均提高70元C、如果劳动生产率每增加1000元,则工人工资为80元D、如果劳动生产率等于1000元,则工人工资为80元E、如果劳动生产率每下降1000元,则工人工资平均减少70元三、判断改错题C060201 变量x与y的相关系数为0.8,变量m与n的相关系数为-0.9,则x与y的相关密切程度高于m与n。 答:错改

14、:变量m和n的相关程度高。C060301 回归系数既可以用来判断两个变量相关的方向,也可以用来说明两个变量相关的密切程度。答:错改:回归系数不能说明两个变量相关的密切程度。C060302 估计标准误是说明回归方程代表性大小的统计分析指标,指标数值越大,说明回归方程的代表性越高。答:错改:估计标准误指标数值越大,说明回归方程的代表性越低。C060303 已知变量的标准差是,变量的标准差是,并且已知b=,则相关系数为答:错改:相关系数为C060304 已知x,y两变量的相关系数=0.8,20,50,为的两倍,则y倚x的回归方程为:c=a+bx=42+0.4x答:错改:因为: b 0.8×

15、21.6a=b501.6×2018所以回归方程为:c=a+bx=18+1.6xC060305 已知x,y两变量的相关系数=0.9,120,50,为的两倍,则y倚x的回归方程为c=a+bx=166+1.8x答:错改:因为:b 0.9×0.45a=b500.45×1204所以回归方程为:c=a+bx=4+0.44C060306 对某企业产品产量(用x表示,单位为“件”)与总成本(用y表示,单位为“元”)资料经过初步汇总得到以下数据:2500,6400,=0.9。又知产量为零时固定总成本为2500元,则总成本倚产量的直线回归方程为c=a+bx=2500+2.304x答:

16、错 改:因为:产量为零时固定总成本为2500元,即a2500b 0.9×1.44所以回归方程为:c=a+bx=2500+1.44x四、简答题D060101 相关关系有多少种?答:按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关。按相关的方向分为正相关和负相关。按相关的形式分为线性相关(直线相关)和非线性相关(曲线相关)。按影响因素的多少分为单相关和复相关。D060301相关分析与回归分析有何区别与联系?答:二者的区别是:相关分析仅能观察相关的方向和密切程度,但不能指出两变量间相关的具体形式。回归分析可以根据回归方程用自变量的数值推算因变量的估计值。相关分析中两变量是对等的,都是随机变量,

17、不区分自变量和因变量。回归分析中两变量不是对等的,要区分自变量和因变量,且因变量是随机变量,自变量是给定的量。 二者的联系是:相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式,而回归分析是建立在相关分析的基础上的。D060302 拟合回归方程c=a+bx 有什么前提条件?答:拟合直线回归方程的要求是两变量之间确实存在线性相关关系;两变量相关的密切程度必须显著;找到合适的参数a,b,使所确定的回归方程达到使实际的值与对应的理论值c的离差平方和为最小。D060303 在回归方程c=a+bx中,参数a,b 的经济含义是什么?答:回归方程中参数a代表直线的起点值,在数学上称为直线的纵轴截距,它表示 时

18、的常数项。参数b称为回归系数,表示自变量增加一个单位时因变量的平均增加值。回归系数的正负号与相关系数是一致的,因此可以从回归系数的正负号判断两变量相关的方向。五、计算题 E060301 某企业上半年产品产量与单位成本的资料如下:月 份 产 量(千件)单位成本(元/件)123456234345737271736968要求:(1)计算相关系数,说明两个变量相关的密切程度。(2)配合直线回归方程,指出产量每增加1千件时,单位成本平均变动多少?(3)假定产量为6千件时,单位成本为多少元?解:( 1)0.9091(2)b=1.81a=b=77.34c=a+bx =77.341.81x(3)当产量为6千件

19、时,即x6,则 c=77.341.81×666.48(元)E060302 检查五位学生统计学原理的学习时间与成绩如下表所示:学习时间(X)学习成绩(Y)44066075010701390根据资料:(1)计算学习时间和学习成绩之间的相关系数。(2)建立学习成绩()倚学习时间()的直线回归方程。解:( 1)0.96(2)b=5.2a=b=5.2=20.4c=a+bx=20.4+5.2xE060303 根据5位同学西方经济学的学习时间与成绩分数计算出如下资料:,, , , 试:(1)编制以学习时间为自变量的直线回归方程;(2)计算学习时间和学习成绩之间的相关系数,并解释相关的密切程度和方向

20、。解:(1)b=5.2a=b=5.2=20.4c=a+bx=20.4+5.2x(2)0.96说明学习时间和学习成绩y之间存在着高度正相关关系。E060304 根据某地区历年人均收入(元)与商品销售额(万元)资料计算的有关数据如下:(x代表人均收入,y代表销售额),, , 计算:(1)建立以商品销售额为因变量的直线回归方程,并解释回归系数的含义。(2)若2004年人均收入为14000元,试推算该年商品销售额。解:(1)b=0.92a=b=0.92=26.92c=a+bx=26.92+0.92x回归系数的含义:表示当人均收入每增加1元时,商品销售额平均增加0.92元。 (2)预测2004年商品销售

21、额c=a+bx=26.92+0.92x26.92+0.921400012853.08(万元)E060305 机床使用年限和维修费用的资料如下:使用年限223455维修费用(年)405452646080要求:(1)计算使用年限和维修费用两者之间的相关系数,并判断相关程度和相关方向;(2)配合机床维修费用对使用年限的直线回归方程,并解释回归系数的含义。解:计算得到,, , , ( 1)0.81(2)b=7.89a=b=30.69c=a+bx=30.69+7.89x回归系数的含义:当机床使用年限每增加一年时,维修费用平均增加7.89元。E0960306 已知:,, , , 要求:(1)计算变量与变量

22、y间的相关系数;(2)建立变量y倚变量变化的直线回归方程。解:( 1)0.9091(2)b=1.81a=b=77.34c=a+bx=77.341.81xE060307 根据某公司10个企业生产性固定资产价值(x)和总产值(y)资料计算出如下数据:,, 试建立总产值y倚生产性固定资产变化的直线回归方程,并解释参数a、b的经济意义。b=0.90a=b=0.9=392.85c=a+bx=392.85+0.90xE060308 某地区家计调查资料得到,每户平均年收入为8800元,方差为4500元,每户平均年消费支出为6000元,均方差为60元,支出对于收入的回归系数为0.8。要求:(1)计算收入与支出

23、的相关系数;(2)拟合支出对于收入的回归方程;(3)收入每增加1元,支出平均增加多少元。解:(1)b0.80.89(2)a=b60000.8988001832c=a+bx=1832+0.8x(3)当收入每增加1元时,支出平均增加0.8元。E060309 某企业第二季度产品产量与单位成本资料如下:月份产量(千件)单位成本(元)456345736968要求:(1)配合回归方程,指出产量每增加1000件时单位成本平均变动多少? (2)当产量为10000件时,单位成本是多少元?(1)b=2.5即产量每增加1000件时,单位成本平均下降2.50元。a=b=(2.5)=80c=a+bx=802.5x(2)

24、当产量为10000件时,即x10,c=a+bx=802.51055(元)即产量为10000件时,单位成本为55元。E060310 有6个女学生的身高与体重资料如下:身高X(米)1.451.451.511.521.601.65体重Y(公斤)353840424750且;根据以上资料:(1)求身高与体重的相关系数,并分析相关的密切程度和方向。(2)配合体重关于身高的直线回归方程。若某女同学身高1.63米,估计其体重大约为多少公斤?解:( 1)0.9867两个变量之间呈高度正相关。(2)b=68.4ab=68.4=62.65ca+bx=62.65+68.4xc62.65+68.4×1.634

25、8.84(公斤)E060311 已知10名被访者的受教育年限(年)与月收入水平(百元)的调查资料整理如下:,,要求:(1)计算受教育时间与月收入的相关系数,判断其相关程度和方向; (2)建立两者之间线性回归方程,估计受教育时间为12年的月收入水平。( 1)0.88两个变量之间呈高度正相关。(2)b=0.95a=b=0.95=0.57c=a+bx=0.57+0.95xc=0.57+0.95×1210.83(百元)E060312 某地区20002004年个人消费支出(y)和收入()资料如下:,, , , 要求:(1)计算个人收入与消费支出之间的相关系数。(2)配合消费支出对个人收入的直线

26、回归方程。解:(1)0.9872(2)b=1.1688a=b=1.1688=20.9976c=a+bx=20.9976+1.1688xE060313 根据15个居民家庭人均月食品支出y(元)与人均月收入水平x(元)的资料整理得到下面的数据:,要求:(1)计算两个变量的相关系数,判断相关方向。 (2)建立两个变量的线性回归方程。 解:( 1)0.94两个变量之间呈高度正相关。(2)b=0.18a=b=0.18=10.01c=a+bx=10.01+0.18xE060314 已知:,,要求:(1)计算两个变量的相关系数,判断相关方向;(2)建立两个变量的线性回归方程。解:( 1)0.98两个变量之间呈高度正相关。(2)b=6.52a=b=6.52=18.36c=a+bx=18.36+6.52xE060315 某部门所属20个企业的可比产品成本降低率()与销售利润(万元)的调查资料整理如下(x代表可比产品成本降低率,y代表销售利润):,, , 要求:(1) 建立销售利润倚可比产品成本降低率的直线回归方,预测可比产品成本降低率为8时,销售利润为多少万元?(2) 说明回归系数b的经济含义。解:(1)b=14.33a=b=14.33=30.61c=a+bx=30.61+14.

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