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()。
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
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
某商场的部门、员工和商品3个实体之间的关系如图5-4和表5-1至表5-4所示。假设每个部门有若干名员工，每种商品只能由一个部门负责销售。如果用户要求得到如表5-4所示的结果，则需要(60)，并增加关系模式(61)。如果要求查询某部门负责销售的商品，则需要(62)。A．修改表5-1的结构，在表5-1中增加一个员工号B．修改表5-2的结构，在表5-2中增加一个员工号C．修改表5-2的结构，在表5-2中增加一个部门号D．修改表5-3的结构，在表5-3中增加一个部门号
某西部地区抽样调查200个居民户的月人均收入(单位：元)，得到如表5-2所示的资料。根据上述资料请回答：这项调查的抽样方式一般采用( )。A．重复抽样B．不重复抽样C．有放回抽样D．无放回抽样
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。
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
平均失业持续期的计算公式是（ ）。A． 平均失业持续期＝（∑失业者×周数）/失业人数B． 平均失业持续期＝（∑失业者×周数）/52（周）C． 平均失业持续期＝（∑失业者×天数）/365（天）D． 平均失业持续期＝（∑失业者×天数）/就业人数
多选题对失业者的定义来看，失业者必须具备的条件包括（）A必须是处于接受教育规定的年限范围以内的劳动者B必须是处于法定劳动年龄范围以内的劳动者C必须有劳动能力D必须拥有一定数量的生产资料E、必须有就业愿望，但却没有找到工作岗位
不定项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( )。AY与X之间存在线性相关，但关系不显著BY与X之间不存在线性相关关系CY与X之间不存在非线性相关关系DY与X之间存在显著线性相关关系
多选题对失业人员培训考核后，培训机构应填写（）及其他相关资料，向劳动保障部门提出拨付培训补贴的申请。A失业人员职业培训补贴申报表B失业人员职业培训计划表C失业人员培训合格人员花名册D参加失业人员职业培训的在册名单