袁卫《统计学》(第3版)课后习题-相关与回归分析(圣才出品)
统计学课后题答案(袁卫_庞皓_曾五一_贾俊平_)
版权归wagxjysys所有违者必究第1章绪论1．什么是统计学?怎样理解统计学与统计数据的关系?2．试举出日常生活或工作中统计数据及其规律性的例子。
3．．一家大型油漆零售商收到了客户关于油漆罐分量不足的许多抱怨。
因此，他们开始检查供货商的集装箱，有问题的将其退回。
最近的一个集装箱装的是2 440加仑的油漆罐。
这家零售商抽查了50罐油漆，每一罐的质量精确到4位小数。
装满的油漆罐应为4.536 kg。
要求：(1)描述总体；(2)描述研究变量；(3)描述样本；(4)描述推断。
答：(1)总体：最近的一个集装箱内的全部油漆；(2)研究变量：装满的油漆罐的质量；(3)样本：最近的一个集装箱内的50罐油漆；(4)推断：50罐油漆的质量应为4.536×50＝226.8 kg。
4．“可乐战”是描述市场上“可口可乐”与“百事可乐”激烈竞争的一个流行术语。
这场战役因影视明星、运动员的参与以及消费者对品尝试验优先权的抱怨而颇具特色。
假定作为百事可乐营销战役的一部分，选择了1000名消费者进行匿名性质的品尝试验(即在品尝试验中，两个品牌不做外观标记)，请每一名被测试者说出A品牌或B品牌中哪个口味更好。
要求：(1)描述总体；(2)描述研究变量；(3)描述样本；(4)一描述推断。
答：(1)总体：市场上的“可口可乐”与“百事可乐”(2)研究变量：更好口味的品牌名称；(3)样本：1000名消费者品尝的两个品牌(4)推断：两个品牌中哪个口味更好。
第2章统计数据的描述——练习题●1.为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。
调查结果如下：B EC C AD C B A ED A C B C DE C E EA DBC C A ED C BB ACDE A B D D CC B C ED B C C B CD A C B C DE C E BB EC C AD C B A EB ACDE A B D D CA DBC C A ED C BC B C ED B C C B C(1) 指出上面的数据属于什么类型；(2)用Excel制作一张频数分布表；(3) 绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
统计学课后习题答案-相关分析与回归分析
、 单项选择题1. 相关分析是研究变量之间的 A. 数量关系 C •因果关系2. 在相关分析中要求相关的两个变量3. 下列现象之间的关系哪一个属于相关关系？A. 播种量与粮食收获量之间关系 C •圆半径与圆面积之间关系 D. 单位产品成本与总成本之间关系 4. 正相关的特点是A •两个变量之间的变化方向相反 C. 两个变量之间的变化方向一致 5. 相关关系的主要特点是两个变量之间A. 存在着确定的依存关系 C. 存在着严重的依存关系 B. 存在着不完全确定的关系 D. 存在着严格的对应关系6.当自变量变化时 , 因变量也相应地随之等量变化 ,则两个变量 之间存在着A. 直线相关关系B.负相关关系C.曲线相关关系 D.正相关关系 7. 当变量 X 值增加时 ,变量 Y 值都随之下降 ,则变量 X 和 Y 之间存 在着 A. 正相关关系 C.负相关关系D.曲线相关关系8. 当变量 X 值增加时 ,变量 Y 值都随之增加 ,则变量 X 和 Y 之间存 在着 A. 直线相关关系 B.负相关关系 C.曲线相关关系 D.正相关关系9. 判定现象之间相关关系密切程度的最主要方法是 A. 对现象进行定性分析 B.计算相关系数C.编制相关表 D.绘制相关图10. 相关分析对资料的要求是A. 自 变量不是随机的，因变量是随机的B. 两个变量均不是随机的C. 自变量是随机的，因变量不是随机的D. 两个变量均为随机的 11. 相关系数第七章相关分析与回归分析B.变动关系D. 相互关系的密切程度 A. 都是随机变量C. 都不是随机变量B. 自变量是随机变量 D. 因变量是随机变量B •圆半径与圆周长之间关系B.两个变量一增一减 D. 两个变量一减一增 B.直线相关关系A.既适用于直线相关，又适用于曲线相关B.只适用于直线相关C.既不适用于直线相关，又不适用于曲线相关D.只适用于曲线相关12.两个变量之间的相关关系称为C. 不相关D.负相关B.-1w rw 0 D. r=0 ,则相关系数 B.愈趋近于0D. 愈小于 1 ,则相关系数 B.愈趋近于0D. 愈小于116. 相关系数越接近于－ 1,表明两变量间C. 负相关关系越强 D.负相关关系越弱17. 当相关系数 r=0 时 , A. 现象之间完全无关 B.相关程度较小 B. 现象之间完全相关D.无直线相关关系18. 假设产品产量与产品单位成本之间的相关系数为 -0.89，则说明这两个变量之间存在A.高度相关 B.中度相关 C. 低度相关D.显著相关19. 从变量之间相关的方向看可分为 A. 正相关与负相关 B.直线相关和曲线相关C. 单相关与复相关D.完全相关和无相关20. 从变量之间相关的表现形式看可分为 A. 正相关与负相关 B.直线相关和曲线相关C. 单相关与复相关D.完全相关和无相关21. 物价上涨 ,销售量下降 ,则物价与销售量之间属于 A. 无相关 B.负相关 C.正相关D.无法判断22. 配合回归直线最合理的方法是 A.随手画线法 B.半数平均法 C.最小平方法D.指数平滑法A.单相关B.复相关 13. 相关系数的取值范围是 A.-1W r < 1C.OW rw 114. 两变量之间相关程度越强 A.愈趋近于1 C.愈大于115. 两变量之间相关程度越弱 A.愈趋近于1 A. 没有相关关系B. 有曲线相关关系23.在回归直线方程y= a+ bx 中 b 表示A.当x增加一个单位时,y增加a的数量B.当y增加一个单位时,x增加b的数量C.当x增加一个单位时,y的平均增加量D.当y增加一个单位时，x的平均增加量24.计算估计标准误差的依据是A.因变量的数列C.因变量的回归变差25.估计标准误差是反映A.平均数代表性的指标B.因变量的总变差D.因变量的剩余变差B.相关关系程度的指标C.回归直线的代表性指标D.序时平均数代表性指标26.在回归分析中 ,要求对应的两个变量A.都是随机变量B.不是对等关系C.是对等关系D.都不是随机变量27.年劳动生产率（千元）和工人工资（元）之间存在回归方程 y=10+70x, 这意味着年劳动生产率每提高一千元时,工人工资平均A.增加70元B.减少70元C.增加80元D.减少80元28.设某种产品产量为 1000件时，其生产成本为 30000元，其中固定成本6000元，则总生产成本对产量的一元线性回归方程为：A.y=6+0.24xB.y=6000+24xC.y=24000+6xD.y=24+6000x29.用来反映因变量估计值代表性高低的指标称作A.相关系数G剩余变差B.回归参数D.估计标准误差、多项选择题1.下列现象之间属于相关关系的有A.家庭收入与消费支出之间的关系B.农作物收获量与施肥量之间的关系C.圆的面积与圆的半径之间的关系D.身高与体重之间的关系2.直线相关分析的特点是A.相关系数有正负号C.只有一个相关系数E.年龄与血压之间的关系B.两个变量是对等关系D. 因变量是随机变量3.从变量之间相互关系的表现形式看，相关关系可分为A.正相关B.负相关C.直线相关D.曲线相关E.单相关和复相关4.如果变量 x 与 y 之间没有线性相关关系，则A.相关系数r=0B.相关系数r=1C.估计标准误差等于0D.估计标准误差等于1E.回归系数b=05.设单位产品成本（元）对产量（件）的一元线性回归方程为y=85-5.6x，则B.单位成本与产量之间存在着正相关C.产量每增加1千件，单位成本平均增加 5.6元D.产量为 1 千件时，单位成本为 79.4 元E.产量每增加1千件，单位成本平均减少 5.6元6.根据变量之间相关关系的密切程度划分,可分为A.不相关B.完全相关C.不完全相关D.线性相关E.非线性相关16用最小平方法配合的回归直线 A . (y-y c )=最小值 C. (y-y c )2=最小值 E.(y-y c )2=最大值D.计算相关系数 8•当现象之间完全相关的A.0B.— 1E.计算估计标准误差 ，相关系数为C.1D.0.5E. — 0.59•相关系数r =0说明两个变量之间是 A •可能完全不相关 B •可能是曲线相关 C.肯定不线性相关 D.肯定不曲线相关E. 高度曲线相关 10下列现象属于正相关的有A. 家庭收入愈多，其消费支出也愈多B. 流通费用率随商品销售额的增加而减少D. 生产单位产品耗用工时，随劳动生产率的提高而减少E. 工人劳动生产率越高，则创造的产值就越多 11直线回归分析的特点有 A •存在两个回归方程 B •回归系数有正负值C. 两个变量不对等关系D. 自变量是给定的，因变量是随机的E. 利用一个回归方程，两个变量可以相互计算 12直线回归方程中的两个变量C. 必须确定哪个是自变量，哪个是因变量D. 一个是随机变量，另一个是给定变量E. 一个是自变量，另一个是因变量13. 从现象间相互关系的方向划分，相关关系可以分为 A.直线相关 B.曲线相关 D. 负相关 E.单相关14. 估计标准误差是A. 说明平均数代表性的指标B. 说明回归直线代表性指标C. 因变量估计值可靠程度指标D. 指标值愈小，表明估计值愈可靠C.正相关Ar D.r(x x)(y y)B rL xyC.rL xyL yyL xy LXX(X X)(y y) Er■(X X)2 (y y)2n xy x y、n x 2 ( x)2 、n y 2 ( y)217 方程 y c=a+bx,必须满足以下条件B. (y-y c)=02A.这是一个直线回归方程B.这是一个以X为自变量的回归方程C.其中a是估计的初始值D.其中b是回归系数E.y c是估计值18直线回归方程y c=a+bx中的回归系数bA.能表明两变量间的变动程度B.不能表明两变量间的变动程度C.能说明两变量间的变动方向D.其数值大小不受计量单位的影响E.其数值大小受计量单位的影响19相关系数与回归系数存在以下关系A.回归系数大于零则相关系数大于零B.回归系数小于零则相关系数小于零C.回归系数等于零则相关系数等于零D.回归系数大于零则相关系数小于零E.回归系数小于零则相关系数大于零20配合直线回归方程的目的是为了A.确定两个变量之间的变动关系B.用因变量推算自变量C.用自变量推算因变量D.两个变量相互推算E.确定两个变量之间的相关程度21若两个变量x和y之间的相关系数r=1,则A.观察值和理论值的离差不存在B.y的所有理论值同它的平均值一致C.x和y是函数关系D.x与y不相关E.x与y是完全正相关22.直线相关分析与直线回归分析的区别在于A.相关分析中两个变量都是随机的；而回归分析中自变量是给定的数值，因变量是随机的B.回归分析中两个变量都是随机的；而相关分析中自变量是给定的数值，因变量是随机的C.相关系数有正负号；而回归系数只能取正值D.相关分析中的两个变量是对等关系；而回归分析中的两个变量不是对等关系E.相关分析中根据两个变量只能计算出一个相关系数；而回归分析中根据两个变量只能计算出一个回归系数三、填空题1.__________________________________________________ 研究现象之间相关关系称作相关分析。
袁卫《统计学》(第3版)章节题库-方差分析与实验设计(圣才出品)
第6章方差分析与实验设计一、单项选择题1．方差分析所要研究的问题是（）。
A．各总体的方差是否相等B．各样本数据之间是否有显著差异C．分类型自变量对数值型因变量的影响是否显著D．分类型因变量对数值型自变量的影响是否显著【答案】C【解析】方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法。
它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有显著影响。
它所要研究的问题就是分类型自变量对数值型因变量的影响。
2．与假设检验方法相比，方差分析方法可以使犯第Ⅰ类错误的概率（）。
A．提高B．降低C．等于0D．等于1【答案】B【解析】与假设检验相比，方差分析可以提高检验的效率，同时由于它将所有的样本信息结合在一起，增加了分析的可靠性；随着个体显著性检验次数的增加，假设检验犯第Ⅰ类错误的概率会增加，例如：取α=0.05，连续进行6次假设检验，则犯第Ⅰ类错误的概率为：1－（1－α）6=0.265>0.05。
方差分析则排除了错误累积的概率。
3．在单因素方差分析中，涉及的两个变量是（）。
A．数值型变量B．分类型变量C．一个分类型自变量和一个数值型的因变量D．一个数值型的自变量和一个分类型自变量【答案】C4．组间误差是衡量因素的不同水平（不同总体）下各样本之间的误差，它（）。
A．只包括随机误差B．只包括系统误差C．既包括随机误差，也包括系统误差D．有时包括随机误差，有时包括系统误差【答案】C【解析】衡量因素的同一水平（同一个总体）下样本数据的误差，称为组内误差；衡量因素的不同水平（不同总体）下各样本之间的误差，称为组间误差。
组内误差只包含随机误差，而组间误差既包括随机误差，也包括系统误差。
5．在单因素方差分析中，各次试验观测应（）。
A．相互关联B．相互独立C ．计量逐步精确D ．方法逐步改进【答案】B 【解析】方差分析中有三个基本的假定：①每个总体都应服从正态分布。
也就是说，对于因素的每一个水平，其观测值是来自正态分布总体的简单随机样本；②各个总体的方差2σ必须相同。
袁卫《统计学》(第3版)课后习题-概率、概率分布与抽样分布(圣才出品)
5．离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布的描述有哪些不同？连续型随机变量
的概率密度与分布函数之间是什么关系？
答：（1）离散型随机变量 X 只取有限个可能的值 x1，x2，…， xn ，而且是以确定的概
率取这些值，即
P（X=xi）=pi（ i =1，2，…，n）。因此，可以列出 X 的所有可能取值 x1，x2，…， xn ，以 及取每个值的概率 p1，p2，…， pn ，将它们用表格的形式表现出来，就是离散型随机变量
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（3）主观概率
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古典概率和统计概率都属于客观概率，它们的确定完全取决于对客观条件的理论分析或
是大量重复试验的事实，不以个人的意志为转移。而有些事件，特别是未来的某一事件，既
不能通过等可能事件个数来计算，也不能根据大量重复试验的频率来估计，但决策者又必须
，
对于连续型随机变量，其均值和方差分别为：
= E(X ) = xf (x)dx， 2 = E(X 2) − E2(X ) = − x2 f (x)dx
−
−
7．二项分布与超几何分布的适用场合有什么不同？它们的均值和方差有什么区别？
答：（1）从理论上讲，二项分布只适合于重复抽样（即从总体中抽出一个个体观察完后
对其进行估计从而作出相应的决策，那就需要应用主观概率。
主观概率需要人们根据经验、专业知识、对事件发生的众多条件或影响因素进行分析，
以此确定主观概率。
3．概率密度函数和分布函数的联系与区别表现在哪些方面？ 答：（1）区别 概率密度函数只是给出了连续型随机变量某一特定值的函数值，这一函数值不是真正意 义上的取值概率，连续型随机变量在给定区间内取值的概率对应的是概率密度函数 f（x）曲 线（或直线）在该区间上围成的面积，这一特征恰恰意味着连续型随机变量在某一点的概率 值为 0，因为它对应的面积为 0。而分布函数 F 在 x 处的取值，就是随机变量 X 的取值落在 区间（-∞，x）的概率。 （2）联系
袁卫《统计学》配套题库【课后习题】第1章~第3章【圣才出品】
第二部分课后习题第1章数据与统计学1．什么是统计学？怎样理解统计学与统计数据的关系？答：统计学是一门收集、整理、显示和分析统计数据的科学，其目的是探索数据内在的数量规律性。
统计学是由收集、整理、显示和分析统计数据的方法组成的，这些方法来源于对统计数据的研究，目的也在于对统计数据的研究。
离开了统计数据，统计方法乃至统计学就失去了其存在的意义。
2．试举出日常生活或工作中统计数据及其规律性的例子。
答：（1）对人类性别比例的调查，新生婴儿男女性别比为105：100，如果没有人为的干扰，其规律是婴幼儿时男性略多于女性，中青年时男女人数大致相同，老年时女性又略多于男性。
（2）施肥量与粮食产量之间的数量关系的调查研究，其规律性为某种粮食作物的产量会随某种施肥量的增加而增加。
当开始增加施肥量时，产量增加较快。
以后增加同样的施肥量，粮食产量的增加量逐渐减少。
当施肥量增加到一定数值量，产量不再增加。
这时如果再增加肥料，产量反而会减少。
（3）商品广告费用与销售额的关系的调查，其规律性为，随着广告费用的增加，商品的知名度和销售额会相应增加。
3．联系实际简要说明统计数据的来源。
答：统计数据的来源大致分为两种，其中来源于直接组织的调查、观察和科学试验的数据，称为第一手数据或直接的数据；来源于已有的数据，称为第二手数据或间接的数据。
4．直接获取统计数据的渠道主要有哪些？答：（1）对于社会经济管理和决策而言，主要是通过统计调查的方式获取数据，如客户满意度调查、电视收视率调查、家庭收支情况调查、居民闲暇时间利用调查等。
（2）在自然科学和工程的研究领域，通常是通过科学实验的方法获得研究的统计数据。
5．简要说明抽样误差和非抽样误差。
答：（1）抽样误差是利用样本推断总体时产生的误差；抽样误差对任何一个随机样本来讲都是不可避免的。
但它又是可以计量的，并且是可以控制的。
在坚持随机原则的条件下，一般来讲，样本量越大，抽样误差就越小。
（2）非抽样误差是由于调查过程中各有关环节工作失误造成的。
统计学教材课后答案 第三版 袁卫 庞皓 曾五一 贾俊平主编
第四章、参数估计1．简述评价估计量好坏的标准答：评价估计量好坏的标准主要有：无偏性、有效性和相合性。
设总体参数θ的估计量有1ˆθ和2ˆθ，如果()1ˆE θθ=，称1ˆθ是无偏估计量；如果1ˆθ和2ˆθ是无偏估计量，且()1ˆD θ小于()2ˆD θ，则1ˆθ比2ˆθ更有效；如果当样本容量n →∞，1ˆθθ→，则1ˆθ是相合估计量。
2.说明区间估计的基本原理答：总体参数的区间估计是在一定的置信水平下，根据样本统计量的抽样分布计算出用样本统计量加减抽样误差表示的估计区间，使该区间包含总体参数的概率为置信水平。
置信水平反映估计的可信度，而区间的长度反映估计的精确度。
3．解释置信水平为95％的置信区间的含义答：总体参数是固定的，未知的，置信区间是一个随机区间。
置信水平为95％的置信区间的含义是指，在相同条件下多次抽样下，在所有构造的置信区间里大约有95％包含总体参数的真值。
4．简述样本容量与置信水平、总体方差、允许误差的关系答：以估计总体均值时样本容量的确定公式为例：()22/22z n E ασ= 样本容量与置信水平成正比、与总体方差成正比、与允许误差成反比。
练习题：●1.解：已知总体标准差σ=5，样本容量n =40，为大样本，样本均值x =25，（1）样本均值的抽样标准差σ5=0.7906 （2）已知置信水平1－α=95%，得 α/2Z =1.96，于是，允许误差是E =α/2Z 6×0.7906=1.5496。
●2.解：（1）已假定总体标准差为σ=15元，则样本均值的抽样标准误差为x σ15=2.1429（2）已知置信水平1－α=95%，得 α/2Z =1.96，于是，允许误差是E=α/2Z 6×2.1429=4.2000。
（3）已知样本均值为x =120元，置信水平1－α=95%，得 α/2Z =1.96，这时总体均值的置信区间为±α/2x Z 0±4.2=124.2115.8 可知，如果样本均值为120元，总体均值95%的置信区间为（115.8，124.2）元。
统计学习题答案(袁卫主编第三版)
为大家谋福利，低价供应第1章绪论1．什么是统计学?怎样理解统计学与统计数据的关系?2．试举出日常生活或工作中统计数据及其规律性的例子。
3．．一家大型油漆零售商收到了客户关于油漆罐分量不足的许多抱怨。
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装满的油漆罐应为4.536 kg。
要求：(1)描述总体；(2)描述研究变量；(3)描述样本；(4)描述推断。
答：(1)总体：最近的一个集装箱内的全部油漆；(2)研究变量：装满的油漆罐的质量；(3)样本：最近的一个集装箱内的50罐油漆；(4)推断：50罐油漆的质量应为4.536×50＝226.8 kg。
4．“可乐战”是描述市场上“可口可乐”与“百事可乐”激烈竞争的一个流行术语。
这场战役因影视明星、运动员的参与以及消费者对品尝试验优先权的抱怨而颇具特色。
假定作为百事可乐营销战役的一部分，选择了1000名消费者进行匿名性质的品尝试验(即在品尝试验中，两个品牌不做外观标记)，请每一名被测试者说出A品牌或B品牌中哪个口味更好。
要求：(1)描述总体；(2)描述研究变量；(3)描述样本；(4)一描述推断。
答：(1)总体：市场上的“可口可乐”与“百事可乐”(2)研究变量：更好口味的品牌名称；(3)样本：1000名消费者品尝的两个品牌(4)推断：两个品牌中哪个口味更好。
第2章统计数据的描述——练习题●1.为评价家电行业售后服务的质量，随机抽取了由100家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为：A.好；B.较好；C.一般；D.差；E.较差。
调查结果如下：C B C ED B C C B C(1) 指出上面的数据属于什么类型；用Excel制作一张频数分布表；(3) 绘制一张条形图，反映评价等级的分布。
解：（1）由于表2.21中的数据为服务质量的等级，可以进行优劣等级比较，但不能计算差异大小，属于顺序数据。
统计学(第三版袁卫_庞皓_曾五一_贾俊平主编)各章节课后习题答案
5.12 （4.06,14.35）。
5.13 48。
5.14 139。
5.15 57。
5.16 769。
第6章 假设检验
6.1 研究者想要寻找证据予以支持的假设是“新型弦线的平均抗拉强 度相对于以前提高了”，所以原假设与备择假设应为：，。
6.2 ＝“某一品种的小鸡因为同类相残而导致的死亡率”，，。 6.3 ，。 6.4 （1）第一类错误是该供应商提供的这批炸土豆片的平均重量的
第5章 参数估计
5.1 （1）。（2）E=1.55。
5.2 （1）。（2）E=4.2。（3）（115.8,124.2）。
5.3 （2.88,3.76）；(2.80,3.84)；(2.63,4.01)。
5.4 （7.1,12.9）。
5.5 （7.18,11.57）。
5.6 （18.11%,27.89%）；（17.17%,22.835）。
或（解法二）：P(脱靶)＝P(第1次脱靶)×P(第2次脱靶)＝0.2×0.5＝ 0.1 3.5 设A＝活到55岁，B＝活到70岁。所求概率为：
3.6这是一个计算后验概率的问题。 设A＝优质率达95％，
＝优质率为80％，B＝试验所生产的5件全部优质。 P(A)＝0.4，P(
)＝0.6，P(B|A)=0.955， P(B|
多相同，因为均值和标准差的大小基本上不受样本大小的影
响。
（3）具有较大样本的调查人员有更大的机会取到最高或最低者，因
为样本越大，变化的范围就可能越大。
2.13 （1）女生的体重差异大，因为女生其中的离散系数为0.1大于
男生体重的离散系数0.08。
（2） 男生：=27.27（磅），（磅）；
女生：=22.73（磅），（磅）；
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称为总体回归函数（简记为 PRF）。 （2）如果把因变量 y 的样本条件期望表示为自变量 x 的某种函数，这个函数称为样本
回归函数（简记为 SRF）。 （3）总体回归函数和样本回归函数的区别
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量以外的所有因素对 y 的影响，称为随机误差项。
（2）因变量 y 的实际观测值 yi 并不完全等于样本条件期望 yˆi ，二者之偏差称为残差项 或剩余项，用 ei 表示，则 yi − yˆi = ei 。
（3）总体回归函数中的 i 是不可直接观测的，而样本回归函数中的 ei 是只要估计出样
本回归的参数就可以计算的数值。
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①总体回归函数虽然未知，但它是确定的；而由于从总体中每次抽样都能获得一个样本， 就都可以拟合一条样本回归线，所以样本回归线是随抽样的样本而变化的，可以有许多条。 所以，样本回归线还不是总体回归线，至多只是未知总体回归线的近似表现。
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第 7 章 相关与回归分析
思考题 1．相关分析与回归分析的区别和联系是什么？ 答：（1）相关分析与回归分析的联系 相关分析与回归分析具有共同的研究对象，都是对变量间相关关系的分析，二者可以相 互补充。相关分析可以表明变量间相关关系的性质和程度，只有当变量间存在相当程度的相 关关系时，进行回归分析去寻求变量间相关的具体数学形式才有实际的意义。同时，在进行 相关分析时，如果要具体确定变量间相关的具体数学形式，又要依赖于回归分析，而且在多 个变量的相关分析中相关系数的确定也是建立在回归分析基础上的。 （2）相关分析与回归分析的区别 ①从研究目的上看，相关分析是用一定的数量指标（相关系数）度量变量间相互联系的 方向和程度；回归分析却是要寻求变量间联系的具体数学形式，是要根据自变量的固定值去 估计和预测因变量的平均值。 ②从对变量的处理看，相关分析对称地对待相互联系的变量，不考虑二者的因果关系， 也就是不区分自变量和因变量，相关的变量不一定具有因果关系，均视为随机变量；回归分 析是在变量因果关系分析的基础上研究其中的自变量的变动对因变量的具体影响，必须明确 划分自变量和因变量，所以回归分析中对变量的处理是不对称的，在回归分析中通常假定自 变量在重复抽样中是取固定值的非随机变量，只有因变量是具有一定概率分布的随机变量。
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答：总体方差反映总体的波动情况，对一个特定的总体而言，是一个确定的值。在最小
二乘估计中，由于总体方差在大多数情况下并不知道，所以用样本数据去估计 2 ：
ˆ 2 = ei2 。其中 n 为样本数，k 为待估参数的个数。ˆ 2 是 2 线性无偏估计，为一个随
n−k
机变量。
7．如果要分析“影响中国妇女生育水平的决定因素是什么？”的问题，你认为对此问 题可以建立什么样的回归方程去研究？
答：妇女生育水平除了受计划生育政策影响以外，还可能与社会、经济、文化等多种因 素有关。理论上，影响妇女剩余水平的主要和决定因素是社会经济发展水平，社会经济发展 水平通过影响人们的生育医院，决定着妇女的生育水平。同时在一定的社会经济水平下的宗 教文化传统，也对人们的生育观念产生影响，从而影响妇女生育率。计划生育政策作为上层 建筑的一部分，建立在一定的社会经济发展基础之上，与一定时期的社会经济发展水平相适 应，它通过法律的强制力量控制生育，影响妇女生育率。但计划生育因素对生育率的作用以 社会经济因素的作用为基础，因而成为从属地位的影响因素。所以，应对此问题建立多元线 性回归方程去研究。
2．简单线性相关系数与等级相关系数的区别是什么？ 答：（1）两个变量之间线性相关程度可以用简单线性相关系数去度量，这种相关系数是
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最常用的，也简称为相关系数。对于人们所研究的总体，两个相互联系的变量的相关系数称
②总体回归函数的参数 和 β 是确定的常数；而样本回归函数的参数ˆ 和 ˆ 是随抽样 而变化的随机变量。此外，总体回归函数中的 i 是不可直接观测的，而样本回归函数中的 ei
是只要估计出样本回归的参数就可以计算的数值。
4．什么是随机误差项和残差？它们之间的区别是什么？
答：（1）对于一定的 xi，y 的个别值 yi 分布在条件期望 E（ y xi ）的周围，若令各个 yi 值与条件期望 E（ y xi ）的偏差为 i ，显然 i 是个可正可负的随机变量，代表排除在自变
（2）Spearman 等级相关系数 rs 为：
rs
=1−
6 di2
n(n2 −1)
（3）两个变量之间简单线性相关系数要求两个随机变量的联合分布是二维正态分布。
当变量不满足正态分布要求时，或者所研究的变量不是数量型变量时，简单线性相关系数的
相关分析方法不宜使用，这时可以用 Spearman 等级相关系数作相关性分析。
为总体相关系数，通常用 表示，其公式为：
= Cov(x，y) Var(x)Var( y)
变量 x 和 y 的样本相关系数通常用 rxy 表示，或简记为 r，其公式为：
rxy =
(x − x)(y − y) / n
=
(x − x)2 / n (y − y)2 / n
(x − x)(y − y) (x − x)2 (y −为等级的变量。但是，对于变量值表现为数值的变
量，如果无法假定其总体分布，或者其中有一个变量只能用等级表现时，有时也可以用等级
相关系数分析其相关性。
3．什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间的区别是什么？ 答：（1）假如已知所研究的经济现象总体中因变量 y 和自变量 x 的每个观测值，便可
5．为什么在对参数进行最小二乘估计之前，要对模型提出一些基本的假定？ 答：在古典假定条件下，OLS 估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计，具 有无偏性、有效性、线性。总之，作古典假定是为了使所作出的估计具有较好的统计性质和 方便地进行统计推断。
6．总体方差与参数估计方差的区别是什么？
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