2、数据1.sav中。 （1）判断年龄与收入间相关性和相关系数，2个变量间能否构造线性回归方程？为什么？ （2）如果可以的话，试构造线性回归方程，判断回归直线的拟合度。（ps：该数据为2002年调查数据，年龄以2002年为基准）（α＝0.05） （3）结合相关理论和观点，对统计结果进行解释（统计结果说明了什么问题，反应了什么社会现象） 注意：请在答案中附上SPSS输出结果的对应代码。
2、数据1.sav中。 （1）判断年龄与收入间相关性和相关系数，2个变量间能否构造线性回归方程？为什么？ （2）如果可以的话，试构造线性回归方程，判断回归直线的拟合度。（ps：该数据为2002年调查数据，年龄以2002年为基准）（α＝0.05） （3）结合相关理论和观点，对统计结果进行解释（统计结果说明了什么问题，反应了什么社会现象） 注意：请在答案中附上SPSS输出结果的对应代码。
参考答案和解析
对
相关考题：
对某样本的相关系数进行假设检验，结果tr＜t0.05，（n－2），则A、两变量一定存在直线关系B、若建立回归方程，回归系数无统计学意义C、两变量间一定存在相关关系D、两变量不存在直线相关的可能性小于5％E、两变量间一定不存在相关关系
对一元线性回归方程是否具有普遍性通过统计检验进行，统计检验应包括( )。A．检验回归方程对样本数据的拟合程度，通过判定系数来分析B．对回归方程线性关系的检验C．对回归方程中回归系数显著性进行检验D．序列相关性检验E．多重共线性检验
当我们构造线性模型时,我们注意变量间的相关性.在相关矩阵中搜索相关系数时,如果我们发现3对变量的相关系数是(Var1和Var2,Var2和Var3,Var3和Var1)是－0.98,0.45,1.23.我们可以得出什么结论:( ) A.Var1和Var2是非常相关的B.因为Var和Var2是非常相关的,我们可以去除其中一个C.Var3和Var1的1.23相关系数是不可能的
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
以下是一位研究者对受教育年限和职业声望所进行的抽样调查(1)以职业声望为因变量，以受教育年限为自变量，求回归方程。 (2)请计算Pearson相关系数。 (3)试分析相关系数和回归系数的区别。
对一般的多元线性回归方程，其标准差表达为式中的k为（ ）。Ⅰ.方程中的参数个数Ⅱ.自变量数加上一个常数项Ⅲ.一元线性回归方程中k=2Ⅳ.二元线性回归方程中k=2 A、Ⅰ.Ⅱ.ⅢB、Ⅰ.Ⅱ.ⅣC、Ⅰ.Ⅲ.ⅣD、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
对沪铜多元线性回归方程是否存在自相关进行判断,由统计软件得DW值为1.79.在显著性水平α=0.05下,查得DW值的上下界临界值：dl=1.08,du=1.76,则可判断出该多元线性回归方程（ ）。A、存在正自相关B、不能判定是否存在自相关C、无自相关D、存在负自相关
某研究员对生产价格指数(PPI)数据和消费价格指数(CPI)数据进行了定量分析，并以PPI为被解释变量，CPI为解释变量，进行回归分析。据此回答以下四题。对拟合的直线回归方程进行显著性检验的必要性在于（ ）。A.样本数据对总体没有很好的代表性B.检验回归方程中所表达的变量之间的线性相关关系是否显著C.样本量不够大D.需验证该回归方程所揭示的规律性是否显著
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
为预测我国居民对电子表的需求量，定义变量“商品价格”（x1，单位：元/件）、“消费者人均月收入”（x2，单位：元）及“商品需求量”（y，单位：件），建立多元线性回归方程如下：y=4990．519－35．66597x1＋6．19273x2，请根据上述结果，从备选答案中选出正确答案。根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0．9540，其正确的含义是（）。A、在Y的变化中，有95.40%是由解释变量x1和x2决定的B、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x2解释C、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1解释D、在Y的总变差中，有95.40%可以由解释变量x1和x2解释
对某样本的相关系数进行假设检验，结果tr（）。A、两变量一定存在直线关系B、若建立回归方程，回归系数无统计学意义C、两变量间一定存在相关关系D、两变量不存在直线相关的可能性小于5％E、两变量间一定不存在相关关系
对相关系数进行显著性检验，H0：ρ=0，若拒绝原假设，错误的说法是（）。A、两变量间高度线性相关B、两变量间有重要的相关性C、两变量间线性相关显著D、两变量间正相关E、回归方程的拟合效果非常好
某同学由 与 之间的一组数据求得两个变量间的线性回归方程为y=ax+b ，已知：数据 x 的平均值为2，数据y 的平均值为3，则（）A、回归直线必过点（2，3）B、回归直线一定不过点（2，3）C、点（2，3）在回归直线上方D、点（2，3）在回归直线下方
关于一元线性回归的预测顺序正确的是（）。A、输入历史统计数据→回归检验→预测结果分析→计算B、输入历史统计数据→计算→回归检验→输出预测结果分析C、输入历史统计数据→计算回归参数→回归检验→计算→预测结果分析→输出预测结果分析D、输入历史统计数据→计算回归参数→计算→回归检验→预测结果分析→输出预测结果分析
单选题关于一元线性回归的预测顺序正确的是（）。A输入历史统计数据→回归检验→预测结果分析→计算B输入历史统计数据→计算→回归检验→输出预测结果分析C输入历史统计数据→计算回归参数→回归检验→计算→预测结果分析→输出预测结果分析D输入历史统计数据→计算回归参数→计算→回归检验→预测结果分析→输出预测结果分析
多选题关于回归方程的显著性检验的说法正确的是（）A检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题B建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系，因此只有当两个变量间具有线性关系，即回归是显著的，这时建立的回归方程才是有意义的C求两个变量间相关系数，对于给定的显著水平α，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2（n-2）时，便认为两个变量间存在线性相关关系，所求得的回归是显著的，即回归方程是有意义的D为了推广到多元线性回归场合，另一种检验方法是方差分析的方法
多选题在研究某质量指标y对某物质的含量x的线性回归方程时，收集了10组数据，求得回归平方和为255.4，残差平方和为275，在α=0.05下，F分布的临界值为5.32，则有结论( )。AF=32BF=43C回归方程不显著D回归方程显著E回归方程显著性无法判断
单选题某同学由x与y之间的一组数据求得两个变量间的线性回归方程为y=bx+a，已知：数据x的平均值为2，数据y的平均值为3，则（）A回归直线必过点（2，3）B回归直线一定不过点（2，3）C点（2，3）在回归直线上方D点（2，3）在回归直线下方
单选题在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.A3个自变量回归系数检验中，应该至少有1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的P-Value小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检B有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。C有可能出现3个自变量回归系数检验的P-Value都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。DANOVA表中的P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。
单选题在对两个变量x，y进行线性回归分析时，有下列步骤： ①对所求出的回归直线方程作出解释； ②收集数据（xi，yi），1，i=2，…，n； ③求线性回归方程； ④求未知参数； ⑤根据所搜集的数据绘制散点图 如果根据可行性要求能够作出变量x，y具有线性相关结论，则在下列操作中正确的是（）A①②⑤③④B③②④⑤①C②④③①⑤D②⑤④③①
单选题对某样本的相关系数进行假设检验，结果tr（）。A两变量一定存在直线关系B若建立回归方程，回归系数无统计学意义C两变量间一定存在相关关系D两变量不存在直线相关的可能性小于5％E两变量间一定不存在相关关系
多选题下列关于回归方程的显著性检验的说法正确的有（ ）。A检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题B建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系，因此只有当两个变量间具有线性关系，即回归是显著的，这时建立的回归方程才是有意义的C求两个变量间相关系数，对于给定的显著水平，仅当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2（n-2）时，便认为两个变量间存在线性相关关系，所求得的回归是显著的，即回归方程是有意义的D为了推广到多元线性回归场合，另一种检验方法是方差分析的方法E当SR，SE，fA，fE已知，对于给定的显著性水平α，当F＜F1-α（fA，fE）时，认为回归方程显著，即是有意义的