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。通过计算得到了下面的有关结果： 变差来源 df SS MS F Significance F 回归 2.17E-09 残差 40158.07 总计 11 1642866.67 Coeffieients Intercept 363.69 X variable 1 1.42 销售量与广告费用之间的相关系数是多少？A．1B．0.9756C．0.9877D．0.8896
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。通过计算得到了下面的有关结果： 变差来源 df SS MS F Significance F 回归 2.17E-09 残差 40158.07 总计 11 1642866.67 Coeffieients Intercept 363.69 X variable 1 1.42 销售量与广告费用之间的相关系数是多少？
A．1
B．0.9756
C．0.9877
D．0.8896
参考答案和解析
方差分析表中所缺的数值如表8-8所示。 这是由于方差分析表中数据之间的关系为：df(SSR)＝1df(SSE)＝n－2df(SSR)＋df(SSE)＝n－1SST＝SSR＋SSEMSR＝SSR／1MSE＝SSE／(n－2)F＝MSR／MSE于是df(SSE)＝11－1＝10SSR＝1642866．67－40158．07＝1602708．6MSR＝1602708．60MSE＝40158．07／10＝4015．807F＝1602708．60／4015．807＝399．1。
相关考题：
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
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
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
根据下面资料，回答83-86题 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3-2的数据结果。 表3-2大豆回归模型输出结果 据此回答以下四题。 大豆的价格与大豆的产量及玉米的价格之间的线性回归方程为( )。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
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。
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。
在回归方程y=a+bx中，y称为（），x称为自变量，a称为（），b称为回归系数。已知x和y之间的协方差为45，x和y的标准差分别为10和15，则之间的相关系数为（），x对y的回归系数（）和y对x的回归系数分别为（）。
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。
不定项题多年的经验表明，汽车销售量与轮胎销售量之间有线性关系，回归方程为y=0.8x+50。而且上一年度12月份，轮胎的销售量为700套，运用回归分析法，预测第12个月的汽车销售量预测值为（ ）辆。A580B620C590D610