单选题六西格玛团队分析了历史上本车间产量（Y）与温度（X1）及反应时间（X2）的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。下面应该进行（）.A结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等B进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型C进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间D进行因子试验设计，看是否还有其它变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围
单选题
六西格玛团队分析了历史上本车间产量（Y）与温度（X1）及反应时间（X2）的记录。建立了Y对于X1及X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。下面应该进行（）.
A
结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等
B
进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型
C
进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间
D
进行因子试验设计，看是否还有其它变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围
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阅读以下说明和C++代码，[说明]现要编写一个画矩形的程序，目前有两个画图程序：DP1和DP2，DP1用函数draw_a_line(x1，y1，x2，y2)画一条直线，DP2则用drawline(x1，x2，y1，y2)画一条直线。当实例化矩形时，确定使用DP1还是DP2。为了适应变化，包括“不同类型的形状”和“不同类型的画图程序”，将抽象部分与实现部分分离，使它们可以独立地变化。这里，“抽象部分”对应“形状”，“实现部分”对应“画图”，与一般的接口(抽象方法)与具体实现不同。这种应用称为Bridge(桥接)模式。图6-1显示了各个类间的关系。[图6-1]这样，系统始终只处理3个对象：Shape对象、Drawingg对象、DP1或DP2对象。以下是C++语言实现，能够正确编译通过。[C++代码]class DP1{public：static void draw_a_line(double x1，double y1，double x2，double y2){//省略具体实现}}；class DP2{public：static void drawline(double x1，double x2，double y1，double y2){//省略具体实现}}；class Drawing{public：(1) void drawLine(double x1，double y1，double x2，double y2)=0;};class V1Drawing：public Drawing{public：void drawLine(double x1，double y1，double x2，double y2){DP1：：draw_a_line(x1，y1，x2，y2)；}}；class V2Drawing：public Drawing{public:void drawLine(double x1，double y1，double x2，double y2){(2)}}；class Shape{privatc：(3) dp;public：Shape(Drawing*dp)；virtual void draw()=0;void drawLine(double x1，double y1，double x2，double y2);};Shape：：Shape(Drawing*dp){_dp=dp;}void Shape：：drawLine(double x1，double y1，double x2，double y2){ //画一条直线(4)；}class Rectangle：public Shape{privatc：double_x1，_y1，_x2，_y2；public：Rectangle(Drawing *dp，double x1，double y1，double x2，double y2)；void draw()；}；Rectangle：：Rectangle(Drawing*dp，double x1，double y1，double x2，double y2)： (5){_x1=x1；_y1=yl;_x2=x2；_y2=y2；}void Rectangle：：draw(){//省略具体实现}(1)
阅读以下说明和c++代码，将应填入(n)处的字句写在对应栏内。【说明】现要编写一个画矩形的程序，目前有两个画图程序：DP1和DP2，DP1用函数draw_a_line(x1， y1，x2，y2)画一条直线，DF2则用drawline(x1，x2，y1，y2)画一条直线。当实例画矩形时，确定使用DP1还是DP2。为了适应变化，包括“不同类型的形状”和“不同类型的画图程序”，将抽象部分与实现部分分离，使它们可以独立地变化。这里，“抽象部分”对应“形状”，“实现 部分”对应“画图”，与一般的接口(抽象方法)与具体实现不同。这种应用称为Bridge(桥接)模式。图9-7显示了各个类间的关系。这样，系统始终只处理3个对象：Shape对象、Drawing对象、DP1或DP2对象。以下是 C++语言实现，能够正确编译通过。【C++代码】class DP1{public:static void draw_a_line(double x1, double y1,double x2, double y2){//省略具体实现});class DP2{public:static void drawline(double x1, double x2,double y1, double y2){//省略具体实现}};class Drawing{public:(1) void drawLine(double x1,double y1,double x2,double y2)=0;};class V1Drawing:public Drawing{public:void drawLine(double x1, double y1,double x2, double y2){DP1::draw_a_line(x1,y1,x2,y2);}};class V2Drawing:public Drawing{public:void drawLine(double x1, double y1, double x2, double y2){(2);}};class Shape{private:(3) _dp;public:Shape(Drawing *dp);virtual void draw()=0;void drawLine(double x1, double y1, double x2, double y2);};Shape::Shape(Drawing *dp){_dp = dp;}void Shape::drawLine(double x1, double y1, double x2, double y2){ //画一条直线(4);}class Rectangle: public Shape{private:double _x1,_y1,_x2,_y2;public:Rectangle(Drawing *dp, double x1, double y1,double x2, double y2);void draw();};Rectangle::Rectangle(Drawing *dp, double x1, double y1, double x2, double y2):(5){_x1=x1;_y1=y1;_x2=x2;_y2=y2;}void Rectangle::draw(){//省略具体实现}
一个关系模式为Y(X1,X2,X3,X4)，假定该关系存在函数依赖：(X1,X2)→X3，X2→X4，则该关系的码为______。A．X1B．X2C．(X1，X2)D．(X1,X2,X3,X4)
根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0.9235，其正确的含义是（ ）。A．在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量X1和X2解释B．在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量X1解释C．在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量X2解释D．在Y的变化中，有92.35%是由解释变量X1和X2决定的
（18）如果一个直线控件在窗体上呈现为一条垂直线，则可以确定的是A）它的Yl、Y2属性的值相等B）它的X1、X2属性的值相等C）它的X1、Yl属性的值分别与X2, Y2属性的值相等D) 它的X1、X2属性的值分别与Y1、Y2属性的值相等
已知函数y=f(x)在x1和x2处的值分别为y1和y2，其中，x2>x1且x2-x1比较小（例如0.01），则对于（x1，x2）区间内的任意x值，可用线性插值公式（）近似地计算出f(x)的值A.y1+(y2-y1)(x-x1)/(x2-x1)B.x1+(y2-y1)(x-x1)/(x2-x1)C.y2+(y2-y1)(x2-x1)/(x-x1)D.x2+(x2-x1)(x-x1)/(y2-y1)
为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下所示：请根据上述结果，从下列备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9235，其正确的含义是（）。A.在Y的总变差中，有92．35%可以由解释变量X1和X2解释B.在Y的总变差中，有92．35%可以由解释变量X1解释C.在Y的总变差中，有92．35%可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中，有92．35%是由解释变量X1和X2决定的
为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下 请根据上述结果，从下列备选答案中选出正确答案。 根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9235，其正确的含义是（）。A.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X1和X2解释B.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量置解释C.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中，有92．35％是由解释变量X1和X2决定的
在一个人（既是消费者又是生产者）的经济e={X，y，ω}中，商品1和商品2在消费和生产中分别满足下面的条件：X一{z∈R2 ▏x1≥2，x2≥0}Y={y∈R2▏y2≤2(-y1)2,y1≤0）。效用函数为U(x1，x2)-（x1-2）x2，初始资源禀赋为ω=(4，0)。假设财富满足ω≥2P1， 对于P=(p1，p2)∈R2++写出消费者问题并求解对x1和x2的需求量。
A.当X2不变时，X1每变动一个单位Y的平均变动。B.当X1不变时，X2每变动一个单位Y的平均变动。C.当X1和X2都保持不变时，Y的平均变动。D.当X1和X2都变动一个单位时，Y的平均变动。
为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量(Y，单位：千瓦小时)与可支配收入(X1，单位：百元)、居住面积(X2，单位：平方米)的多元线性回归方程，如下所示： 根据上述回归方程式计算的多重判定系数为0．9235，其正确的含义是( )。A.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X1和X2解释B.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X1解释C.在Y的总变差中，有92．35％可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中，有92．35％是由解释变量X1和X2决定的
为确定大豆的价格(y)与大豆的产量(x1)及玉米的价格(x2)之间的关系，某大豆厂商随机调查了20个月的月度平均数据，根据有关数据进行回归分析，得到表3-1的数据结果。 据此回答以下四题79-82。 大豆的价格与大豆的产量及玉米的价格之间线性回归方程为（ ）。A.y=42．38+9．16x1+0．46x2B.y=9．16+42．38x1+0．46x2C.y=0．46+9．16x1+42．38x2D.y=42．38+0．46x1+9．16x2
为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9540，其正确的含义是（）。A、在Y的变化中，有95.40%是由解释变量x1和x2决定的B、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x2解释C、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1解释D、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1和x2解释
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到的结论是：（）A、X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B、X1对Y的影响与X2对Y的影响相同C、X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D、仅由此方程不能对X1及X2对Y的影响大小做出判断
已知某公司销售量（Y）与人均收入（X1）、广告费（X2）、商品价格（X3）的回归方程为：Y=28.9+6.5X1+2.8X2-0.8X3，试分析解释回归方程中，X1、X2、X3的系数的含义及对Y的影响程度，并根据分析结果进行决策。
已知X1=+0010100，Y1=+0100001，X2=0010100，Y2=0100001，试计算下列各式（设字长为8位）。 （1）[X1＋Y1]补=[X1]补＋[Y1]补=（） （2）[X1－Y2]补=[X1]补＋[－Y2]补=（） （3）[X2－Y2]补=[X2]补＋[－Y2]补=（） （4）[X2＋Y2]补=[X2]补＋[Y2]补=（）
响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）A、X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B、X1对Y的影响比X2对Y的影响相同C、X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D、仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定
单选题响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到的结论是：（）AX1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多BX1对Y的影响与X2对Y的影响相同CX2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D仅由此方程不能对X1及X2对Y的影响大小做出判断
单选题A 在Y的总变差中，有92. 35%可以由解释变量X1和X2解释B 在Y的总变差中，有92. 35%可以由解释变量X1解释C 在Y的总变差中，有92. 35%可以由解释变量X2解释D 在Y的变化中，有92. 35%是由解释变量X1和X2决定的
单选题如果一个直线控件在窗体上呈现为一条垂直线，则可以确定的是（ ）。A它的Y1、Y2属性的值相等B它的X1、X2属性的值相等C它的X1、Y1属性的值分别与X2、Y2属性的值相等D它的X1、X2属性的值分别与Y1、Y2属性的值相等
单选题响应变量Y与两个自变量（原始数据）X1及X2建立的回归方程为：Y=2.1X1+2.3X2，由此方程可以得到结论是（）AX1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多BX1对Y的影响比X2对Y的影响相同CX2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定