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。
计算的判定系数为()。


A.0. 9856

B.0.9855

C.0.9756

D.0.9677

参考解析

解析:

相关考题:

考察温度对某一化工产品得率的影响,特选5种不同温度进行试验,并在同一温度下各进行3次重复试验,试验结果如表2.2-3所示。利用上述数据可计算得到:进行单因子方差分析时,涉及( )个正态总体。A.3B.5C.10D.15

从某合金钢中含碳量x与某性能指标y的10组数据,得如表2.2-2所示结果。x与y的相关系数为( )。A.-0.93B.0.93C.0.95D.-0.95

某饮料公司想通过以往的销售数据(如表8-1所示)来了解饮料销售量与气温之间是否存在相关关系,以便为公司在制定生产计划和做出销售决策时提供依据。根据上述资料请回答:寻找变量销售量y和气温x的关系,最适宜的方法有( )。A.画散点图B.通过相关表,观察两变量变化关系C.计算相关系数D.计算回归系数

已知A、B、C三种产品的有关资料,如表4-3所示。根据上述资料请回答:三种产品的销售量指数计算公式为( )。

一批由同种原料织成的布,用5种不同的印染工艺处理后进行缩水率试验。已知每种印染做4次试验,并由测试结果计算得到方差分析的主要结果,如表2.1-7所示。请根据表中数据分析下列问题:因子A(印染)的自由度( )。A.fA=4B.fA=5C.fA=15D.fA=20

考察温度对某一化工产品得率的影响,选了五种不同的温度进行试验,在同一温度下进行了3次试验,试验结果如表所示。总和T = 1344,总平均为y = 89. 6, ,请利用以上数据分析下列问题。如果在显著性水平0.05时,査表得到的F的临界值是3. 48,那么做方差分析的结论是( )。 A.在显著性水平0. 05上温度这一因子是显著的B.在显著性水平0.05上温度这一因子是不显著的C.在显著性水平0.05上不同温度下的平均得率有显著差异D.在显著性水平0.05上不同温度下的平均得率无显著差异

一批由同种原料织成的布,用5种不同的印染工艺处理后进行缩水率试验。已知每种印染做4次试验,并由测试结果计算得到方差分析的主要结果,如表所示。 请根据表中数据分析下列问题:因子A(印染)的自由度( )。A. fA=4 B. fA=5 C.fA=15 D. fA=20

已知对某装修材料公司的某类材料的方差分析,如表所示。当a =0.01时,用F法检验x对y的影响是( )。 A.不显著的 B.显著的 C.显著或不显著 D.无法确定附:F0.99(1,8) =11.26, F0.99(1,9) =10.56,F0.995(1,8) =14.69

从某合金钢中含碳量x与某性能指标y的10组数据,得如表所示结果。x与y的相关系数为( )。A. -0.93 B. 0.93 C. 0.95 D. -0.95

为了使某橡肢阀座的硬度指标y满足76±3,进行配方调整试验,着重考察4个因子A、 B、C、D及交互作用AxB,每个因子取两个水平,选用L8(27)正交表。试验方案设计及根据试验所得数据的计算结果如表所示。由于要求硬度指标y适中为好,所以表下方T1、T2、S的数值是通过y'= y-76 变换后的数据计算而得。因此对y'而论,要求愈小愈好。试回答以下问题。取显著性水平a =0. 10,对硬度指标有显著影响的因子的主次关系是( )。A. A-D-B-C B. C-B-D-AC. C-A x B-B D. C-A x B-B-D

某市有电子工业企业14家,有企业的设备能力x(KW/人)与劳动生产率y(千元/人)的统计数据,其部分中间结果如表所示。在方差分析表中,F值为( )。A. 24. 8413 B. 29. 8125 C.248.413 D. 298. 096

从某合金钢中含碳量x与某性能指标y的10组数据,得如表所示结果。若x0=10,则指标y的预测值为( )。A. 20.6 B. 66.2 C. 43.4 D. 22.6

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

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

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

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

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)如表1所示:根据表1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()。A.B.C.D.

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

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

某工业公司2006年~全体员工性别的构成情况如表1-1所示。请计算出各年度的性别比指标后,填入表1的空栏中,并通过计算说明在过去的5年中,该公司女性员工比重的变化情况。

某地区1950-1990年的人均食物年支出和人均年生活费收入月度数据如表3-2所示。 据此回答以下五题95-99。为判断该两组时间序列的平稳性,首先将人均食品支出和人均年生活费收入消除物价变动的影响,得到实际人均年食品支出(Y)和实际人均年生活费收入(X),再对Y和X分别取对数,记y=lnY,x=lnX。对其进行ADF检验,结果如表3-3、表3-4所示,表明(  )。 A.x序列为平稳性时间序列,y序列为非平稳性时间序列B.x和y序列均为平稳性时间序列C.x和y序列均为非平稳性时间序列D.y序列为平稳性时间序列,x序列为非平稳性时间序列

甲乙两种品牌的手表,它们的日走时误差分别为x与y(单位:秒)。已知x与y的分布分别如表5 - 4和表5 - 5所示,则下列表达式错误的有( )。

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。