对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。表5 -1由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。

表5 -1

由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。


A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著

B.Y与X之间不存在线性相关关系

C.Y与X之间不存在非线性相关关系

D.Y与X之间存在显著线性相关关系

参考解析

解析:在方差分析检验法中,如果统计量的观测值F大于相应的临界值,则可认为Y与X的线性相关关系是显著的;否则便认为Y与X的线性相关关系不显著。由表5 -2知,F值= 24. 01>F临界值=4.08,故l,与X之间存在显著线性相关关系,也可以根据F检验概率P=0. 00判断知Y与X之间存在显著线性相关关系。

相关考题:

由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表1、表2所示:由相关分析表1可知( )。A.失业周数与年龄有显著的相关关系B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系C.年龄和受教育年限都有显著的相关关系D.年龄和受教育年限都没有显著的相关关系

由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明( )。A.Y与X之间存性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

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对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。 表1 在求解上述回归系数过程中,利用了最小二乘估计准则,这种估计的实质是使()。

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880,试计算与回答题目。由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880,试计算与回答题目。相关系数检验的假设是()。

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。 表1 相关系数检验的假设是()A.H0:相关系数显著,H1:相关系数不显著B.H0:相关系数ρ=1,H1:相关系数ρ≠1C.H0:相关系数ρ=0,H1:相关系数ρ≠0D.H0:相关系数ρ≠0,H1:相关系数ρ=0

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880,试计算与回答题目。由相关分析表5一1可知()。A.失业周数与年龄有显著的相关关系B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系C.年龄和受教育年限有显著的相关关系D.年龄和受教育年限没有显著的相关关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880,试计算与回答题目。根据所给资料,计算回归系数为()。

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。 表1 由相关分析表1可知()。A.失业周数与年龄有显著的相关关系B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系C.年龄和受教育年限有显著的相关关系D.年龄和受教育年限没有显著的相关关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。 表1 由回归分析表可知,失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明()。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5—1、表5—2所示。63880,试计算与回答题目。在求解上述回归系数过程中,利用了最小二乘估计准则,这种估计的实质是使()。A.Y与X之间存在线性相关,但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C.Y与X之间不存在非线性相关关系D.Y与X之间存在显著线性相关关系在方差分析检验法中,如果统计量的观测值F大于相应的临界值,则可认为Y与X的线性相关关系是显著的;否则便认为Y与X的线性相关关系不显著。由表5—2知,F值=24.01>F临界值=4.08,故Y与X之间存在显著线性相关关系,也可以根据F检验概率P=0.00判断知Y与X之间存在显著线性相关关系。

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如下表所示。 表1 根据所给资料,计算回归系数为()。

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

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。表5 -1由相关分析表5 -1可知()。A.失业周数与年龄有显著的相关关系B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系C.年龄和受教育年限有显著的相关关系D.年龄和受教育年限没有显著的相关关系

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。表5 -1相关系数检验的假设是()。A.H0:相关系数显著,H1:相关系数不显著B.H0:相关系数=1,H1:相关系数≠1C.H0:相关系数=0,H1,:相关系数≠0D.H0:相关系数≠0,H1:相关系数=0

对某地区失业人员进行调查,得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料,对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表5 -1、表5-2所示。表5 -1根据所给资料,计算回归系数为()。A.β0 =20. 43, β1=0.66B.β0=-8. 86, β1=1.51C.β0=-20.43, β1=0.66D.β0 =8. 86, β1=-1.51

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