某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。 请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。 计算的相关系数为（）。A.0．9844B.0．9855C.0．9866D.0．9877
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
计算的相关系数为（）。
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
计算的相关系数为（）。
A.0．9844
B.0．9855
C.0．9866
D.0．9877
B.0．9855
C.0．9866
D.0．9877
参考解析
解析：
相关考题：
某地区国民经济统计指标如下，请根据这些资料进行计算和分析判断，从备选答案中选出正确答案。根据上表资料计算，该地区2002年的人口性别比是( )。A．49.98B．50.11C．99.55D．100.45
某企业1997年至2003年产量X和利润Y的数据资料如表所示：并已求得∑Y=251，∑X=413，∑Y2=9341，∑X2=26347，∑YX=15618，∑x2=1980，∑y2=340.857，∑yx=809，n=7。请根据以上资料进行计算和分析判断，从备选答案中选出正确答案。根据上列产量与利润的关系建立线性回归模型y=β0+β1Y+μ，采用普通最小二乘法对其中β0和β1进行估计的结果分别是( )。A．B．C．D．
现有八家百货公司，每公司人均月销售额和利润率资料如下：请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。计算每人每月销售额与利润率的相关系数为0.975，则说明每人每月销售额与利润率之间存在着( )。A．正相关关系B．负相关关系C．非线性相关关系D．没有相关关系
某制造公司的总经理最近比较关心公司员工的缺勤情况。为此，公司的人事经理收集了15个人的年龄和在过去一年中缺勤天数的资料(见下表)来研究这一问题。请根据以上资料进行计算和分析，从下列备选答案中选出正确答案。根据最小二乘法对参数β0、β1作出估计，计算结果为( )。A．β0=-4.2769B．β1=0.2538C．β0=0.2538D．β1=-4.2768
（三）某制造公司的总经理最近比较关心公司员工的缺勤情况。为此，公司的人事经理收集了15个人的年龄和在过去一年中缺勤天数的资料（见下表）来研究这一问题。缺勤天数年龄缺勤天数年龄缺勤天数年龄（天）（岁）（天）（岁）（天）（岁）（ ）（ ）（ ）（ ）（ ）（ ）3253318514365355337417416374279562313351260229根据上表资料已求得：请根据以上资料进行计算和分析，从下列备选答案中选出正确答案。86．根据最小二乘法对参数 、 作出估计，计算结果为（ ）。
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。 请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。 计算的估计标准误差为（）。A.1265．98B.63．37C.1281．17D.399．1
设已知某公司1996年至2004年的产品销售额资料如表6 -4所示。表6-4请根据上述资料对该公司的产品销售趋势进行分析，从下列各题的备选答案中选出正确答案。影响上述时间数列的构成因素有( )。A.长期趋势 B.统计误差 C.循环波动 D.不规则变动
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。 请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。 下列关于判定系数R2的说法，正确的有（）。A.残差平方和越小，R2越小B.残差平方和越小，R2越大C.R2=1时，模型与样本观测值完全拟合D.R2越接近于1，模型的拟合程度越高
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。方差分析表中空格的数据分别为（）。A.4015．807和399．1B.4015．807和0．0025C.0．9755和399．1D.0．0244和0．0025
设有下列20个地区的年财政收入资料如下： 试根据上述资料分析地区财政收入的差异程度，对下列问题逐项从备选答案中选出正确答案。 为了反映上述20个地区财政收入的差异程度，决定计算标准差，其计算公式（）A.∑|X-ˉX|?/∑?B.√(X-ˉX)?/∑?C.∑(X-ˉX)2?/∑?D.(X-ˉX)2?/∑?
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。计算的相关系数为（）。A.0．9844B.0．9855C.0．9866D.0．9877
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。计算的估计标准误差为（）。A.1265．98B.63．37C.1281．17D.399．1
某商场甲、乙两种商品的销售量及销售价格资料(计量单位略)如下表所示。请根据上述资料从下列备选答案中选出正确答案。根据上表计算得到甲商品销售量的算术平均数为237，方差为747。则甲商品销售量的离散系数为（ ）。
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。 请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。 计算的判定系数为（）。A.0．9856B.0．9855C.0．9756D.0．9677
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。 请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。 方差分析表中空格的数据分别为（）。A.4015．807和399．1B.4015．807和0．0025C.0．9755和399．1D.0．0244和0．0025
某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(α=0.05)，如表5 -4所示。表5 -4请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。计算的相关系数为()。A.0.9844B.0.9855C.0.9866D.0.9877
某企业试验用两种新材料生产产品。现从每种材料生产的产品中各随机抽取5个进行检验，测得产品的抗拉力（kg）数据如下表所示。请根据上述资料从下列备选答案中选出正确答案。产品抗拉力数据是（ ）。A.观测数据B.实验数据C.定性数据D.定量数据
某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(α=0.05)，如表5 -4所示。表5 -4请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。计算的判定系数为()。A.0. 9856B.0.9855C.0.9756D.0.9677
某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(α=0.05)，如表5 -4所示。表5 -4请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。方差分析表中空格的数据分别为()。A.4015. 807和399.1B.4015. 807和0.0025C.0. 9755和399.1D.0.0244和0.0025
现有八家百货公司，每个公司人均月销售额和利润率资料如表5 -3所示。表5 -3请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。利用上述回归方程进行预测，如果每人每月销售额X为5000元，则利润率Y应该为()。A.10%B.9.15%C.10. 85%D.9.25%
现有八家百货公司，每个公司人均月销售额和利润率资料如表5 -3所示。表5 -3请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。计算每人每月销售额与利润率的相关系数为0. 975，则说明每人每月销售额与利润率之间存在着()。A.正相关关系B.负相关关系C.非线性相关关系D.没有相关关系
某粮油零售市场2010年1月至1o月花生油和粳米的销售量及其市场价格如表7—4所示。请根据上述资料，从备选答案中选出正确81-85答案。以2010年1月为基期，计算2010年5月该市场的拉氏价格指数为（ ）。查看材料
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了16个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为280，回归系数为1.6，回归平方和SSR=1503000，残差平方和SSE=38000。 要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入80000元，根据回归方程估计商品的销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了20个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为364，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1602708.6，残差平方和SSE=40158.07。要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。