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.0．9844 B.0．9855 C.0．9866 D.0．9877

发布时间：2024-12-08 14:42

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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.0．9844
B.0．9855
C.0．9866
D.0．9877

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

考题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

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

考题已知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( )。

考题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

考题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

考题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

考题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

考题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

考题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-A C. C-A x B-B D. C-A x B-B-D

考题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

考题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

考题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.1265．98 B.63．37 C.1281．17 D.399．1

考题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

考题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

考题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399．1 B.4015．807和0．0025 C.0．9755和399．1 D.0．0244和0．0025

考题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.0．9856 B.0．9855 C.0．9756 D.0．9677

考题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399．1 B.4015．807和0．0025 C.0．9755和399．1 D.0．0244和0．0025

考题某商场甲、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.

考题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.0.9844 B.0.9855 C.0.9866 D.0.9877

考题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399.1 B.4015. 807和0.0025 C.0. 9755和399.1 D.0.0244和0.0025

考题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

考题某工业公司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。

考题某地区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

考题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（）。

考题计算题：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。

考题计算题：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。

网址：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.0．9844 B.0．9855 C.0．9866 D.0．9877 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/414003

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