第七章 相关分析与回归分析(学生练习)
第七章 相关回归分析 思考题及练习题

实用价值越小。
13、在相关分析中,要求相关的两个变量( )
A、都是随机变量
B、都不是随机变量
C、其中因变量是随机变量 D、其中自变量是随机变量
14、在简单回归直线
中,
表示( ) A、当
增加一个单位时,
增加
的数量 B、当
增加一个单位时,
增加
的数量 C、当
增加一个单位时,
的平均增加值 D、当
增加一个单位时,
按一定数额变化时,变量
也随之近似地按固定的数额变化,那么,这时变量
和
之间存在着( )
A、正相关关系
B、负相关关系
C、直线相关关系 D、曲线相关关系
18、两个变量间的相关关系称为( )
A、单相关
B、无相关
C、复相关
D、多相关
19、如果两个变量之间的相关系数
,说明这两个变量之间存在( )。 A、低度相关关系 B、高度相关关系 C、完全相关关系 D、显著相关关系 20、已知
第七章 思考题及练习题
(一) 填空题
1、 1、 在相关关系中,把具有因果关系相互联系的两个变
量中起影响作用的变量称为_______,把另一个说明观察结果的
变量称为________。
2、 2、 现象之间的相关关系按相关的程度分有________相
关、________相关和_______相关;按相关的方向分有________
E、 E、回归方程实用价值大小的指标 10、现象之间相互联系的类型有( )
A、函数关系 B、回归关系 C、相关关系 D、随机关系 E、结构关系 11、相关关系种类( ) A、从相关方向分为正相关和负相关 B、从相关形态分为线性相关和非线性相关 C、从相关程度分为完全相关、不完全相关和零相关
第七章相关分析与回归分析学生练习

第七章 相关分析与回归分析一、目的与要求通过本章的学习应理解相关关系的概念;掌握相关关系的测定方法,特别是相关系数的意义、计算及作用。
回归分析主要掌握一元线性回归,能够用最小平方法求回归方程,了解应用相关与回归分析时应该注意的几个问题。
二、重点与难点本章介绍的基本概念是相关关系的概念,重点是相关关系的测定,即相关系数的意义、计算和一元线性回归方程的建立。
难点是相关系数的计算,一元线性回归方程中两个待定参数的计算。
三、思考与练习(一)填空题1、相关关系按其相关的程度不同,可分为 、 和。
2、相关系数的正负表示相关关系的方向,r 为正值,两变量是 ;r 为负数,两变量是 。
3、r=0,说明两个变量之间 ;r=+1,说明两个变量之间 ;r=-1说明两个变量之间 。
4、一元线性回归方程bx a y +=ˆ中的参数a 代表 ,数学上称为 ;b 代表 ,数学上称为 。
5、 分析要根据研究的目的确定哪一个为自变量,哪一个为因变量,在这一点与 分析时不同。
6、相关关系按方向不同,可分为 和 。
7、完全线性相关的相关系数r 值等于 。
8、计算回归方程要注意资料中因变量是 的,自变量是的。
9、回归方程只能用于由 推算 。
(二)单项选择题(在每小题备选答案中,选出一个正确答案)1、相关分析研究的是( )A.变量之间关系的密切程度B.变量之间的因果关系C.变量之间严格的相互依存关系D.变量之间的线性关系2、相关关系是( )A 、现象间客观存在的依存关系B 、现象间的一种非确定性的数量关系C 、现象间的一种确定性的数量关系D 、现象间存在的函数关系3、下列情形中称为正相关的是( )A.随着一个变量的增加,另一个变量也增加B.随着一个变量的减少,另一个变量增加C. 随着一个变量的增加,另一个变量减少D.两个变量无关4、当自变量x 的值增加,因变量y 的值也随之增加,两变量之间存在着( )A 、曲线相关B 、正相关C 、负相关D 、无相关5、相关系数r 的取值范围是( )A.11<<-rB. 10≤≤rC. 11≤≤-rD.1>r6、当自变量x 的值增加,因变量y 的值也随之减少,两变量之间存在着( )A 、曲线相关B 、正相关C 、负相关D 、无相关7、相关系数等于零表明两变量( )A.是严格的函数关系B.不存在相关关系C. 不存在线性相关关系D. 存在曲线相关关系8、相关系数r 的取值范围是( )A 、从0到1B 、从-1到0C 、从-1到1D 、无范围限制9、相关分析对资料的要求是( )A.两变量均为随机的B.两变量均不是随机的C.自变量是随机的,因变量不是随机的D.自变量不是随机的,因变量是随机的10、相关分析与回归分析相比,对变量的性质要求是不同的,回归分析中要求( )A 、自变量是给定的,因变量是随机的B 、两个变量都是随机的C 、两个变量都是非随机的D 、因变量是给定的,自变量是随机的11、回归方程bx a y+=ˆ 中的回归系数b 说明自变量变动一个单位时,因变量( ) A.变动b 个单位 B. 平均变动b 个单位C. 变动a+b 个单位D. 变动a 个单位12、一般来说,当居民收入减少时,居民储蓄存款也会相应减少,二者之间的关系是( )A 、负相关B 、正相关C 、零相关D 曲线相关13、回归系数与相关系数的符号是一致的,其符号均可判断现象( )A.线性相关还是非线性相关B.正相关还是负相关C.完全相关还是不完全相关D.简单相关还是复相关14、配合回归方程比较合理的方法是( )A 、移动平均法B 、半数平均法C 、散点法D 、最小平方法15、在相关分析中不能把两个变量区分为确定性的自变量和随机性的因变量,在回归分析中( )A.也不能区分自变量和因变量B.必须区分自变量和因变量C.能区分,但不重要D.可以区分,也可以不区分16、价格愈低,商品需求量愈大,这两者之间的关系是( )A 、复相关B 、不相关C 、正相关D 、负相关17、按最小平方法估计回归方程bx a y+=ˆ 中参数的实质是使( ) A.∑=-0)(y y B. ∑=-0)(2x x C.∑=-最小值2)ˆ(y y D. ∑=-2)(x x 最小值 18、判断现象之间相关关系密切程度的方法是( )A 、作定性分析B 、制作相关图C 、计算相关系数D 、计算回归系数19、在线性相关条件下,自变量的标准差为2,因变量的标准差为5,而相关系数为0.8,其回归系数为( )A.8B.12.5C.0.32D.2.020、已知某产品产量与生产成本有直线关系,在这条直线上,当产量为1000件时,其生产成本为50000元,其中不随产量变化的成本为12000元,则成本总额对产量的回归方程是( )A 、Y=12000+38XB 、Y=50000+12000XC 、Y=38000+12XD 、Y=12000+50000X21、已知yxxyσσσ241==,则相关系数为( )A.不能计算B.21C.22D.4222、相关图又称()A、散布表B、折线图C、散点图D、曲线图23、工人的出勤率与产品合格率之间的相关系数如果等于0.85,可以断定两者是()A、显着相关B、高度相关C、正相关D、负相关24、相关分析与回归分析的一个重要区别是()A、前者研究变量之间的关系程度,后者研究变量间的变动关系,并用方程式表示B、前者研究变量之间的变动关系,后者研究变量间的密切程度C、两者都研究变量间的变动关系D、两者都不研究变量间的变动关系25、当所有观测值都落在回归直线上,则这两个变量之间的相关系数为()A、1B、-1C、+1或-1D、大于-1,小于+126、一元线性回归方程y=a+bx中,b表示()A、自变量x每增加一个单位,因变量y增加的数量B、自变量x每增加一个单位,因变量y平均增加或减少的数量C、自变量x每减少一个单位,因变量y减少的数量D、自变量x每减少一个单位,因变量y增加的数量(三)多项选择题(在每小题备选答案中,至少有两个答案是正确的)1、直线回归方程bxay+=ˆ中,两个变量x和y ( )A.前一个是自变量,后一个是因变量B.两个变量都是随机变量C.两个都是给定的量D. 前一个是给定的量,后一个是随机变量E.前一个随机变量,后一个是给定的量2、相关分析()A、分析对象是相关关系B、分析方法是配合回归方程C、分析方法主要是绘制相关图和计算相关系数D、分析目的是确定自变量和因变量E、分析目的是判断现象之间相关的密切程度,并配合相应的回归方程以便进行推算和预测3、相关分析的特点有 ( )A. 两个变量是对等的关系B.它只反映自变量和因变量的关系C.可以计算出两个相关系数D.相关系数的符号都是正的E.相关的两个变量必须都是随机的4、下列现象中存在相关关系的有()A、职工家庭收入不断增长,消费支出也相应增长B、产量大幅度增加,单位成本相应下降C、税率一定,纳税额随销售收入增加而增加D、商品价格一定,销售额随销量增加而增加E、农作物收获率随着耕作深度的加深而提高5、相关关系与函数关系的区别在于( )A.相关关系是变量间存在相互存在依存关系,而且函数关系是因果关系B. 相关关系的变量间是确定不变的,而函数关系值是变化的C.相关关系是模糊的,函数关系是确定的D.两种关系没有区别6、商品流通费用率与商品销售额之间的关系是( )A 、相关关系B 、函数关系C 、正相关D 、负相关E 、单相关7、为了揭示变量x 与y 之间的相互关系,可运用( )A. 相关表B. 回归方程C.相关系数D.散点图8、相关系数( )A 、是测定两个变量间有无相关关系的指标B 、是在线性相关条件下测定两个变量间相关关系密切程度的指标C 、也能表明变量之间相关的方向D 、其数值大小决定有无必要配合回归方程E 、与回归系数密切相关9、可以借助回归系数来确定( )A.两变量之间的数量因果关系B.两变量之间的相关方向C.两变量之间的相关的密切程度D.揭示它与相关系数的数量关系,即y xb r σσ=10、直线回归方程( )A 、建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系B 、关键在于确定方程中的参数a 和bC 、表明两个相关变量间的数量变动关系D 、可用来根据自变量值推算因变量值,并可进行回归预测E 、回归系数b=0时,相关系数r=011、可用来判断现象相关方向的指标有( )A.相关系数B.回归系数C.回归参数aD.协方差E.估计标准误差y S12、某种产品的单位成本y (元)与工人劳动生产率x (件/人)之间的回归直线方程Y=50-0.5X ,则()A 、0.5为回归系数B 、50为回归直线的起点值C 、表明工人劳动生产率每增加1件/人,单位成本平均提高0.5元D 、表明工人劳动生产率每增加1件/人,单位成本平均下降0.5元E 、表明工人劳动生产率每减少1件/人,单位成本平均提高50元13、对于回归系数,下列说法中正确的有( )A.b 是回归直线的斜率B.b 的绝对值介于0-1之间C. b 接近于零表明自变量对因变量影响不大D.b 与相关系数具有以下关系:x yr b σσ=E.b 满足方程组⎪⎩⎪⎨⎧+=+=∑∑∑∑∑2x b x a xy xb na y14、相关关系的特点是( )A、现象之间确实存在数量上的依存关系B、现象之间不确定存在数量上的依存关系C、现象之间的数量依存关系值是不确定的D、现象之间的数量依存关系值是确定的E、现象之间不存在数量上的依存关系15、回归方程可用于( )A.根据自变量预测因变量B.给定因变量推算自变量C.给定自变量推算因变量D.推算时间数列中缺失的数据E.用于控制因变量16、建立一元线性回归方程是为了()A、说明变量之间的数量变动关系B、通过给定自变量数值来估计因变量的可能值C、确定两个变量间的相关程度D、用两个变量相互推算E、用给定的因变量数值推算自变量的可能值17、在直线回归方程中,两个变量x和y()A、一个是自变量,一个是因变量B、一个是给定的变量,一个是随机变量C、两个都是随机变量D、两个都是给定的变量E、两个是相关的变量18、在直线回归方程中()A、在两个变量中须确定自变量和因变量B、回归系数只能取正值C、回归系数和相关系数的符号是一致的D、要求两个变量都是随机的E、要求因变量是随机的,而自变量是给定的19、现象间的相关关系按相关形式分为()A、正相关B、负相关C、直线相关D、曲线相关E、不相关20、配合一元线性回归方程须具备下列前提条件()A、现象间确实存在数量上的相互依存关系B、现象间的关系是直线关系,这种直线关系可用散点图来表示C、具备一组自变量与因变量的对应资料,且能明确哪个是自变量,哪个是因变量D、两个变量之间不是对等关系E、自变量是随机的,因变量是给定的值21、由直线回归方程y=a+bx所推算出来的y值()A、是一组估计值B、是一组平均值C、是一个等差级数D、可能等于实际值E、与实际值的离差平方和等于0(四)是非题1、判断现象之间是否存在相关关系必须计算相关系数。
统计学高教版相关与回归分析课后习题答案

第7章 相关与回归分析课后习题答案7.2 (1)数据散点图如下:(2)根据散点图可以看出,随着航班正点率的提高,投诉率呈现出下降的趋势,两者之间存在着一定的负相关关系。
(3)设投诉率为Y ,航班正点率为X建立回归方程 12i i i Y X u ββ=++估计参数为 ^6.01780.07i i Y X =-(4)参数的经济意义是航班正点率每提高一个百分点,相应的投诉率(次/10万名乘客)下降0.07。
(5)航班按时到达的正点率为80%,估计每10万名乘客投诉的次数可能为: 4187.08007.00178.6ˆ=⨯-=i Y (次/10万)7.3 由Excel 回归输出的结果可以看出:(1)回归结果为^23332.993090.0716190.1687270.179042i i i i Y X X X =+++(2)由Excel 的计算结果已知:1234,,,ββββ对应的 t 统计量分别为0.51206、4.853871、4.222811、3.663731 ,其绝对值均大于临界值0.025(224) 2.101t -=,所以各个自变量都对Y 有明显影响。
由F=58.20479, 大于临界值0.05(41,224) 3.16F --=,说明模型在整体上是显著的。
7.6(1)用Excel 输入Y 和X 数据,生成2X 和3X 的数据,用Y 对X 、2X 、3X 回归,估计参数结果为^231726.737.8796468740.00895 3.7124906i i Y X X E X =-+-+- t =(-1.9213) (2.462897) (-2.55934) (3.118062)20.973669R = 20.963764R =(2)检验参数的显著性:当取0.05α=时,查t 分布表得0.025(124) 2.306t -=,与t 统计量对比,除了截距项外,各回归系数对应的t 统计量的绝对值均大于临界值,表明在这样的显著性水平下,回归系数显著不为0。
第七章相关与回归分析习题答案

第七章 相关与回归分析习题答案一、填空题1.完全相关、不完全相关 、不相关2.—1≤r ≤1 3.函数、1=r4.无线性相关、完全正相关、完全负相关5. 密切程度6. 正相关、负相关7. 直线相关、曲线相关8.回归系数9.随机的、给定的10.最小二乘法,残差平方和二、单项选择题1.B 2.B 3.A 4.A 5.B6.C 7.D 8.B 9. A 10.C11.C 12.B 13.D 14.B 15.C三、多项选择题1.BCD 2.ACD 3.ABD 4.ABCD 5.ACE四、计算题1解:(1)7863.073.42505309.334229)())((ˆ22==---=∑∑X X X X Y Y ttt β 3720.4088.647*7863.08.549ˆˆ21=-=-=X Y ββ (2)∑∑∑----=2222)()(]))(([Y Y X X X X Y Y r t t t t999834.025.262855*73.42505309.3342292== 6340.43)()1(222=--=∑∑Y Y r e t0889.222=-=∑n e S te(3)0:,0:2120≠=ββH H003204.073.4250530889.2)(2ˆ2==-=∑X XS S t e β 4120.245003204.07863.0ˆ22ˆ2ˆ===βββS t 228.2)10()2(05.02/==-t n t αt 值远大于临界值2.228,故拒绝零假设,说明2β在5%的显著性水平下通过了显著性检验。
(4)41.669800*7863.03720.40=+=f Y (万元)1429.273.425053)88.647800(12110089.2)()(11222=-++=--++=∑X X X X n S S t f e f 所以,Y f 的置信度为95%的预测区间为:3767.241.6690667.1*228.214.696)2(2/±=±=-±f e f S n t Y α所以,区间预测为:18.46764.466≤≤f Y2解:(1)2222)())())((ˆ∑∑∑∑∑∑∑--=---=tt tt t t t t t X X N Y X Y X N X X X X Y Y β 0273.0472*47228158*9472*54.1302.803*9=--= 0727.09/472*0273.09/54.13ˆˆ21=-=-=X Y ββ (2)决定系数:9723.0)()(]))(([2222=----=∑∑∑Y X X X Y Y r t t t t 残差平方和 0722.0)()1(222=--=∑∑Y Y r e t (3)身高与体重的相关系数:9861.09723.02===R r不同时为零和211210:,0:ββββH H ==1016.022=-=∑n e S t e 检验统计量9134.245)(ˆ2222=-=∑e tS X F β)2(2,1-=-N t F NF 值远大于临界值2.365,故拒绝零假设,说明回归方程在5%的显著性水平下通过了显著性检验。
第七章 相关与回归分析

第七章 相关与回归分析一、思考题1、回归分析中总离差平方和可以分解成哪两部分?每部分的意义是什么?2、简述相关分析与回归分析的异同。
3、OLS 方法的数学依据是什么?4、回归方程中,回归系数的意义是什么?5、什么是虚假相关?二、计算题1.某企业某种产品与单位成本的资料如下:(1)产量与单位成本的相关系数。
(2)确定单位成本(y ) 对产量(x )的直线回归方程。
(3)产量为6千件时,单位产品成本为多少?2. 从某市抽查十家百货商店得到销售额和利润率的资料如下: =====1465,294,9.654,8.110,50y x xyy x要求:(1)计算每人月平均销售额与利润率的相关系数。
(2)推断利润率对每人月平均销售额的回归直线方程。
(3)计算估计标准误差。
(4)若某商店每人月平均销售额为2千元,试估计其利润率的区间(α=5%)。
3. 已知: 22)(2)(y y x x -∑=-∑,2)(2.1))((y y y y x x -∑=--∑,求相关系数。
4. 已知:x y xx xy L L σσ是,6.1=的2倍,求相关系数。
5.某公司所属8个企业的产品销售资料如下:=====11.12189,2969700,189127,1.260,4290y x xyy x要求:(1)计算产品销售额和利润额之间的相关系数; (2)确定利润额对销售额的直线回归方程;(3)确定产品销售额为1200万元时利润额的估计值。
6、某商业企业1997—2001年五年内商品销售额的年平均数为421万元,标准差为30.07万元;商业利润的年平均数为113万元,标准差为15.41万元;五年内销售额与商业利润的乘积和为240170万元,各年销售额的平方和为890725万元,各年商业利润的平方和为65033万元。
试就以上资料计算:(1)商业销售额与商业利润的样本相关系数并解释其含义。
(2)其他条件不变时,估计当商品销售额为600万元时,商业利润可能为多少万元?(1)建立建筑面积与建造成本的回归方程; (2)解释回归系数的经济意义;(3)估计当建筑面积为4.5万平方米时,建造成本可能为多少?8、设销售收入X 为自变量,销售成本Y 为因变量。
第七章相关分析与回归分析

第七章相关分析与回归分析1.企业 编号 产量(千 件)生产费用 (千元)企业编 号 产量(千 件)生产费用 (千元) 1 40 130 7 84 165 2 42 140 8 100 170 3 49 155 9 110 167 4 49 150 10 114 183 550 154 11 125 175 65516012130189试根据上表材料: (1) 绘制散点图。
(2) 计算相关系数。
(3) 配合一条直线回归方程。
解: ( 1)(2) 企业编号产量(千件)x生产费用(千元)yxy x2 y2 1 40 130 **** **** 16900 2 42 140 5880 1764 19600 3 49 155 **** **** 24025 4 49 150 **** **** 22500 5 50 154 7700 2500 23716 6 55 160 8800 3025 25600 784 165 138607056272258 100170 17000 10000 28900 911016718370 12100 278896080040200 150 100产量与生产费用散点图512x159062 -948x1938.12 88368 -9482、12 316190 -19382(3)设回归方程为? = a bxb』甞7n Z x 一(送 x)12 159062-948 1938 12y -bx =1^ -0.4423948=126.558312 12所以回归方程为$ =126.5583 0.4423x2.某县城研究居民月家庭人均生活费支出和月家庭收入的相互关系,随机抽样 10利用上表材料:(1) 绘制散点图并观察两变量之间是否存在线性关系 (2) 计算相关系数,建立回归方程。
(3) 计算估计标准误差。
(4) 测算人均收入为200时,其人均生活费应为多少元 解: ( 1)12 88368-9482_ n 瓦xy-任x)任y) n' x 2 -r x)2. n' y 2 -(' y)2 71520 78838.84-0.907271520 161712二 0.4423(2) 家庭序号月人均收入(元)x月人均生活费(元)yxy x2y21 100 85 8500 10000 72252 110 88 968012100 77443 120 90 10800 14400 81004 130 94 12220 16900 88365 140 96 13440 19600 9216 6 150 100 15000 22500 100007 160 106 16960 25600 112368 170 118 20060 28900 13924 9180 120 21600 32400 14400 10 190 124 23560 36100 15376合计14501021151820 218500 106057n' xy-C x)(' y)10 151820 -1450 1021设回归方程为bxn £ xy-(£ x)(£ y) 10 汇 151820 —1450 乂 1021 n' x 2-C x)2 n' y 2-(' y)2 _ 10 218500 -14502a-bx=1021-0.45761450=35.74810 10所以回归方程为? =35.748 0.4576x (3)、10 218500 -14502 一 10 106057 -10212费活生均人月200-C x)2 .. n'y 2-c y)2 3775038673.54= 0.97613775082500 = 0.4576月人均生活费与人均收入散点图120140160月人均收入180oo oooooo 4 2 0 8 6 4 2' y2-a' y-b' xy _ 106057-35.748 1021-0.4576 151820 目二n-2 「10-2= 3.2684(4)当x=200 时,人均生活费为:y =35.748 0.4576 200 =127.2683. 已知x、y两变量的相关系数r = 0.8 , X =20, y = 50,二y为二x的两倍,求y 对x 的回归方程。
统计学原理 第七章课后习题及答案

第七章 相关和回归一、单项选择题1.相关关系中,用于判断两个变量之间相关关系类型的图形是( )。
(1)直方图 (2)散点图 (3)次数分布多边形图 (4)累计频率曲线图 2.两个相关变量呈反方向变化,则其相关系数r( )。
(1)小于0 (2)大于0 (3)等于0 (4)等于13.在正态分布条件下,以2yx S (提示:yx S 为估计标准误差)为距离作平行于回归直线的两条直线,在这两条平行直线中,包括的观察值的数目大约为全部观察值的( )。
(1)68.27% (2)90.11% (3)95.45% (4)99.73% 4.合理施肥量与农作物亩产量之间的关系是( )。
(1)函数关系 (2)单向因果关系 (3)互为因果关系 (4)严格的依存关系 5.相关关系是指变量之间( )。
(1)严格的关系 (2)不严格的关系(3)任意两个变量之间关系 (4)有内在关系的但不严格的数量依存关系 6.已知变量X 与y 之间的关系,如下图所示:其相关系数计算出来放在四个备选答案之中,它是( )。
(1)0.29 (2)-0.88 (3)1.03 (4)0.997.如果变量z 和变量Y 之间的相关系数为-1,这说明两个变量之间是( )。
(1)低度相关关系 (2)完全相关关系 (3)高度相关关系 (4)完全不相关 8.若已知2()x x -∑是2()y y -∑的2倍,()()x x y y --∑是2()y y -∑的1.2倍,则相关系数r=( )。
(1)1.2 (3)0.92 (4)0.65 9.当两个相关变量之问只有配合一条回归直线的可能,那么这两个变量之间的关系是( )。
(1)明显因果关系 (2)自身相关关系(3)完全相关关系 (4)不存在明显因果关系而存在相互联系 10.在计算相关系数之前,首先应对两个变量进行( )。
(1)定性分析 (2)定量分析 (3)回归分析 (4)因素分析 11.用来说明因变量估计值代表性高低的分析指标是( )。
《统计学》 第七章 相关分析与回归分析(补充例题)

第七章 相关分析与回归分析(3)当固定资产改变200万元时,总产值平均改变多少?(4)当固定资产为1300万元时,总产值为多少?(1)协方差——用以说明两指标之间的相关方向。
22))((n y x xy n ny y x x xy∑∑∑∑-=--=σ035.12640010098016525765915610>=⨯-⨯=计算得到的协方差为正数,说明固定资产和总产值之间存在正相关关系。
(2)相关系数用以说明两指标之间的相关方向和相关的密切程度。
∑∑∑∑∑∑∑---=])(][)([2222y y n x x n yx xy n r95.0)98011086657710()6525566853910(9801652576591561022=-⨯⨯-⨯⨯-⨯=计算得到的相关系数为0.95,表示两指标为高度正相关。
(3)222652556685391098016525765915610)(-⨯⨯-⨯=--=∑∑∑∑∑x x n y x xy n b 90.0141097651264003542575625566853906395152576591560==--=85.3921065259.0109801=⨯-=-=x b y a 回归直线方程为: x y 9.085.392ˆ+= (4)当固定资产改变200万元时,总产值平均改变多少?x y ∆=∆9.0,1802009.0|200=⨯=∆=∆x y 万元当固定资产改变200万元时,总产值平均增加180万元。
(5)当固定资产为1300万元时,总产值为多少?85.156213009.085.392|1300=⨯+==x y 万元当固定资产为1300万元时,总产值为1562.85万元。
例2、试根据下列资产总值和平均每昼夜原料加工量资料计算相关系数。
解:【分析】本题中“企业数”应看成资产总值和平均每昼夜原料加工量两变量的次数,在计算相关系数的过程,要进行“加权”。
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第七章 相关分析与回归分析一、目的与要求通过本章的学习应理解相关关系的概念;掌握相关关系的测定方法,特别是相关系数的意义、计算及作用。
回归分析主要掌握一元线性回归,能够用最小平方法求回归方程,了解应用相关与回归分析时应该注意的几个问题。
二、重点与难点本章介绍的基本概念是相关关系的概念,重点是相关关系的测定,即相关系数的意义、计算和一元线性回归方程的建立。
难点是相关系数的计算,一元线性回归方程中两个待定参数的计算。
三、思考与练习(一)填空题1、相关关系按其相关的程度不同,可分为 、 和。
2、相关系数的正负表示相关关系的方向,r 为正值,两变量是 ;r 为负数,两变量是 。
3、r=0,说明两个变量之间 ;r=+1,说明两个变量之间 ;r=-1说明两个变量之间 。
4、一元线性回归方程bx a y +=ˆ中的参数a 代表 ,数学上称为 ;b 代表 ,数学上称为 。
5、 分析要根据研究的目的确定哪一个为自变量,哪一个为因变量,在这一点与 分析时不同。
6、相关关系按方向不同,可分为 和 。
7、完全线性相关的相关系数r 值等于 。
8、计算回归方程要注意资料中因变量是 的,自变量是的。
9、回归方程只能用于由 推算 。
(二)单项选择题(在每小题备选答案中,选出一个正确答案)1、相关分析研究的是( )A.变量之间关系的密切程度B.变量之间的因果关系C.变量之间严格的相互依存关系D.变量之间的线性关系2、相关关系是( )A 、现象间客观存在的依存关系B 、现象间的一种非确定性的数量关系C 、现象间的一种确定性的数量关系D 、现象间存在的函数关系3、下列情形中称为正相关的是( )A.随着一个变量的增加,另一个变量也增加B.随着一个变量的减少,另一个变量增加C. 随着一个变量的增加,另一个变量减少D.两个变量无关4、当自变量x 的值增加,因变量y 的值也随之增加,两变量之间存在着( )A 、曲线相关B 、正相关C 、负相关D 、无相关5、相关系数r 的取值范围是( )A.11<<-rB. 10≤≤rC. 11≤≤-rD.1>r6、当自变量x 的值增加,因变量y 的值也随之减少,两变量之间存在着( )A 、曲线相关B 、正相关C 、负相关D 、无相关7、相关系数等于零表明两变量( )A.是严格的函数关系B.不存在相关关系C. 不存在线性相关关系D. 存在曲线相关关系8、相关系数r 的取值范围是( )A 、从0到1B 、从-1到0C 、从-1到1D 、无范围限制9、相关分析对资料的要求是( )A.两变量均为随机的B.两变量均不是随机的C.自变量是随机的,因变量不是随机的D.自变量不是随机的,因变量是随机的10、相关分析与回归分析相比,对变量的性质要求是不同的,回归分析中要求( )A 、自变量是给定的,因变量是随机的B 、两个变量都是随机的C 、两个变量都是非随机的D 、因变量是给定的,自变量是随机的11、回归方程bx a y +=ˆ 中的回归系数b 说明自变量变动一个单位时,因变量( )A.变动b 个单位B. 平均变动b 个单位C. 变动a+b 个单位D. 变动a 个单位12、一般来说,当居民收入减少时,居民储蓄存款也会相应减少,二者之间的关系是( )A 、负相关B 、正相关C 、零相关D 曲线相关13、回归系数与相关系数的符号是一致的,其符号均可判断现象( )A.线性相关还是非线性相关B.正相关还是负相关C.完全相关还是不完全相关D.简单相关还是复相关14、配合回归方程比较合理的方法是( )A 、移动平均法B 、半数平均法C 、散点法D 、最小平方法15、在相关分析中不能把两个变量区分为确定性的自变量和随机性的因变量,在回归分析中( )A.也不能区分自变量和因变量B.必须区分自变量和因变量C.能区分,但不重要D.可以区分,也可以不区分16、价格愈低,商品需求量愈大,这两者之间的关系是( )A 、复相关B 、不相关C 、正相关D 、负相关17、按最小平方法估计回归方程bx a y +=ˆ 中参数的实质是使( ) A.∑=-0)(y y B. ∑=-0)(2x xC.∑=-最小值2)ˆ(y yD. ∑=-2)(x x 最小值18、判断现象之间相关关系密切程度的方法是( )A 、作定性分析B 、制作相关图C 、计算相关系数D 、计算回归系数19、在线性相关条件下,自变量的标准差为2,因变量的标准差为5,而相关系数为0.8,其回归系数为() A.8 B.12.5 C.0.32 D.2.020、已知某产品产量与生产成本有直线关系,在这条直线上,当产量为1000件时,其生产成本为50000元,其中不随产量变化的成本为12000元,则成本总额对产量的回归方程是( )A 、Y=12000+38XB 、Y=50000+12000XC 、Y=38000+12XD 、Y=12000+50000X21、已知y x xy σσσ241==,则相关系数为( )A.不能计算B.21C.22D. 4222、相关图又称( )A 、散布表B 、折线图C 、散点图D 、曲线图23、工人的出勤率与产品合格率之间的相关系数如果等于0.85,可以断定两者是( )A 、显著相关B 、高度相关C 、正相关D 、负相关24、相关分析与回归分析的一个重要区别是( )A 、前者研究变量之间的关系程度,后者研究变量间的变动关系,并用方程式表示B 、前者研究变量之间的变动关系,后者研究变量间的密切程度C 、两者都研究变量间的变动关系D 、两者都不研究变量间的变动关系25、当所有观测值都落在回归直线上,则这两个变量之间的相关系数为( )A 、1B 、-1C 、+1或-1D 、大于-1,小于+126、一元线性回归方程y=a+bx 中,b 表示( )A 、自变量x 每增加一个单位,因变量y 增加的数量B 、自变量x 每增加一个单位,因变量y 平均增加或减少的数量C 、自变量x 每减少一个单位,因变量y 减少的数量D 、自变量x 每减少一个单位,因变量y 增加的数量(三)多项选择题(在每小题备选答案中,至少有两个答案是正确的)1、直线回归方程bx a y+=ˆ中,两个变量x 和y ( ) A.前一个是自变量 ,后一个是因变量B.两个变量都是随机变量C.两个都是给定的量D. 前一个是给定的量 ,后一个是随机变量E.前一个随机变量 ,后一个是给定的量2、相关分析( )A 、分析对象是相关关系B 、分析方法是配合回归方程C 、分析方法主要是绘制相关图和计算相关系数D 、分析目的是确定自变量和因变量E 、分析目的是判断现象之间相关的密切程度,并配合相应的回归方程以便进行推算和预测3、相关分析的特点有 ( )A. 两个变量是对等的关系B.它只反映自变量和因变量的关系C.可以计算出两个相关系数D.相关系数的符号都是正的E.相关的两个变量必须都是随机的4、下列现象中存在相关关系的有( )A 、职工家庭收入不断增长,消费支出也相应增长B 、产量大幅度增加,单位成本相应下降C 、税率一定,纳税额随销售收入增加而增加D 、商品价格一定,销售额随销量增加而增加E 、农作物收获率随着耕作深度的加深而提高5、相关关系与函数关系的区别在于( )A.相关关系是变量间存在相互存在依存关系,而且函数关系是因果关系B. 相关关系的变量间是确定不变的,而函数关系值是变化的C.相关关系是模糊的,函数关系是确定的D.两种关系没有区别6、商品流通费用率与商品销售额之间的关系是( )A 、相关关系B 、函数关系C 、正相关D 、负相关E 、单相关7、为了揭示变量x 与y 之间的相互关系,可运用( )A. 相关表B. 回归方程C.相关系数D.散点图8、相关系数( )A 、是测定两个变量间有无相关关系的指标B 、是在线性相关条件下测定两个变量间相关关系密切程度的指标C 、也能表明变量之间相关的方向D 、其数值大小决定有无必要配合回归方程E 、与回归系数密切相关9、可以借助回归系数来确定( )A.两变量之间的数量因果关系B.两变量之间的相关方向C.两变量之间的相关的密切程度D.揭示它与相关系数的数量关系,即y xb r σσ=10、直线回归方程( )A 、建立前提条件是现象之间具有较密切的直线相关关系B 、关键在于确定方程中的参数a 和bC 、表明两个相关变量间的数量变动关系D 、可用来根据自变量值推算因变量值,并可进行回归预测E 、回归系数b=0时,相关系数r=011、可用来判断现象相关方向的指标有( )A.相关系数B.回归系数C.回归参数aD.协方差E.估计标准误差y S12、某种产品的单位成本y (元)与工人劳动生产率x (件/人)之间的回归直线方程Y=50-0.5X ,则() A 、0.5为回归系数 B 、50为回归直线的起点值C 、表明工人劳动生产率每增加1件/人,单位成本平均提高0.5元D 、表明工人劳动生产率每增加1件/人,单位成本平均下降0.5元E 、表明工人劳动生产率每减少1件/人,单位成本平均提高50元13、对于回归系数,下列说法中正确的有( )A.b 是回归直线的斜率B.b 的绝对值介于0-1之间C. b 接近于零表明自变量对因变量影响不大D.b 与相关系数具有以下关系:x y rb σσ=E.b 满足方程组⎪⎩⎪⎨⎧+=+=∑∑∑∑∑2x b x a xy x b na y14、相关关系的特点是( )A 、现象之间确实存在数量上的依存关系B 、现象之间不确定存在数量上的依存关系C 、现象之间的数量依存关系值是不确定的D 、现象之间的数量依存关系值是确定的E 、现象之间不存在数量上的依存关系15、回归方程可用于( )A.根据自变量预测因变量B.给定因变量推算自变量C.给定自变量推算因变量D.推算时间数列中缺失的数据E.用于控制因变量16、建立一元线性回归方程是为了( )A 、说明变量之间的数量变动关系B 、通过给定自变量数值来估计因变量的可能值C 、确定两个变量间的相关程度D 、用两个变量相互推算E 、用给定的因变量数值推算自变量的可能值17、在直线回归方程中,两个变量x 和y ( )A 、一个是自变量,一个是因变量B 、一个是给定的变量,一个是随机变量C 、两个都是随机变量D 、两个都是给定的变量E 、两个是相关的变量18、在直线回归方程中( )A 、在两个变量中须确定自变量和因变量B 、回归系数只能取正值C 、回归系数和相关系数的符号是一致的D 、要求两个变量都是随机的E 、要求因变量是随机的,而自变量是给定的19、现象间的相关关系按相关形式分为( )A 、正相关B 、负相关C 、直线相关D 、曲线相关E 、不相关20、配合一元线性回归方程须具备下列前提条件( )A 、现象间确实存在数量上的相互依存关系B 、现象间的关系是直线关系,这种直线关系可用散点图来表示C 、具备一组自变量与因变量的对应资料,且能明确哪个是自变量,哪个是因变量D 、两个变量之间不是对等关系E 、自变量是随机的,因变量是给定的值21、由直线回归方程y=a+bx 所推算出来的y 值( )A、是一组估计值B、是一组平均值C、是一个等差级数D、可能等于实际值E、与实际值的离差平方和等于0(四)是非题1、判断现象之间是否存在相关关系必须计算相关系数。