贾俊平第四版统计学-第十一章一元线性回归练习题
贾俊平《统计学》章节题库-第十一章至第十二章(圣才出品)
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5．根据下面的散点图，可以判断两个变量之间存在（ ）。
A．正线性相关关系 B．负线性相关关系 C．非线性关系 D．函数关系 【答案】B 【解析】在线性相关中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变 量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，则称为负线性相 关关系。
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3．下面的假定中，哪个属于相关分析中的假定（ ）。 A．两个变量之间是非线性关系 B．两个变量都是随机变量 C．自变量是随机变量，因变量不是随机变量 D．一个变量的数值增大，另一个变量的数值也应增大 【答案】B 【解析】在进行相关分析时，对总体主要有以下两个假定：①两个变量之间是线性关系； ②两个变量都是随机变量。
【答案】C 【解析】在线性相关中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变
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量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，即 x 值增大时 y 值随之变小，或 x 值变小时 y 值随之增大，则称为负相关。
12．如果相关系数 r=0，则表明两个变量之间（ ）。 A．相关程度很低 B．不存在任何关系 C．不存在线性相关关系 D．存在非线性相关关系 【答案】C 【解析】相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如 果相关系数 r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。
13．设产品产量与产品单位成本之间的线性相关系数为-0.87，这说明二者之间存在着 （ ）。
2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题（ ）。 A．判断变量之间是否存在关系 B．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响 C．描述变量之间的关系强度 D．判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系 【答案】B 【解析】相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述与度量，它主要解决的问题包括： ①变量之间是否存在关系；②如果存在关系，它们之间是什么样的关系；③变量之间的关系 强度如何；④样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系。
统计学第四版贾俊平人大-回归与时间序列stata
回归分析与时间序列一、一元线性回归11。
1 (1)编辑数据集，命名为linehuｉｇui1.daｔ输入命令ｓcatter ｃoｓt prｏduct，xlabｅｌ(#10，griｄ) yｌａbeｌ(#10，griｄ)，得到如下散点图,可以看到，产量和生产费用是正线性相关的关系。
(2)输入命令reｇcost pｒｏｄucｔ，得到如下图：可得线性函数(ｐｒｏduct为自变量,cosｔ为因变量）：y=０。
4２0683２x+１２4。
15，即β０＝124。
1５,β1=0。
４206832（3)对相关系数的显著性进行检验，可输入命令pwcorr cｏst pｒｏduct，sig ｓtar （．0５) pｒiｎt(。
05）,得到下图：可见,在α=0。
05的显著性水平下,P=0。
0000<α=０。
05,故拒绝原假设，即产量和生产费用之间存在显著的正相关性。
11。
2 (１)编辑数据集，命名为linｅhｕiｇui2。
dａt输入命令ｓｃａttｅｒfeｎｓhu timｅ,xｌaｂeｌ（＃４, gｒid) ylabeｌ(#4，gｒｉｄ），得到如下散点图,可以看到，分数和复习时间是正线性相关的关系。
２）输入命令cor fenshu timｅ计算相关系数,得下图:可见，r=0.8621，可见分数和复习时间之间存在高度的正相关性。
11．3 (１）(2）对于线性回归方程ｙ=10-0。
5x，其中β０=10,表示回归直线的截距为１0;β１=—0.5,表示x变化一单位引起ｙ的变化为—0.５。
(3)x=6时，E（ｙ）=10-０．5*6=7．11.４（1）R2=SSRSST =SSRSSR+SSE=3636+4=0.9，判定系数R2测度了回归直线对观测数据的拟合程度,即在分数的变差中,有９0%可以由分数与复习时间之间的线性关系解释,或者说，在分数取值的变动中,有９0%由复习时间决定。
可见，两者之间有很强的线性关系.（2）估计标准误差S e=√SSEn−2=√418−2=0.25分，即根据复习时间来估计分数时，平均的估计误差为0.２5分.11．5 （1)编辑数据集,命名为linｅhuiｇui3。
贾俊平第四版统计学-第十一章一元线性回归练习题
第十一章一元线性回归练习题一．选择题1．具有相关关系的两个变量的特点是（ ） A ．一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定B ．一个变量的取值由另一个变量唯一确定C ．一个变量的取值增大时另一个变量的取值也一定增大D ．一个变量的取值增大时另一个变量的取值肯定变小 2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题A ．判断变量之间是否存在关系B ．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响C ．描述变量之间的关系强度 D.判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系3.根据下面的散点图，可以判断两个变量之间存在（ ）A. 正线性相关关系B. 负线性相关关系C. 非线性关系D. 函数关系 4.下面的陈述哪一个是错误的（ ）A.相关关系是度量两个变量之间线性关系强度的统计量 B ．相关系数是一个随机变量 C ．相关系数的绝对值不会大于1 D ．相关系数不会取负值5.根据你的判断，下面的相关系数取值哪一个是错误的（ ） A. -0.86 B. 0.78 C. 1.25 D. 06.如果相关系数r=0,则表明两个变量之间（ ） A.相关程度很低 B. 不存在任何关系C ．不存在线性相关关系 D.存在非线性关系 7.下列不属于相关关系的现象是（ ）A. 银行的年利息率与贷款总额B.居民收入与储蓄存款C.电视机的产量与鸡蛋产量D.某种商品的销售额与销售价格8.设产品产量与产品单位成本之间的线性相关系数为-0.87，这说明二者之间存在着（ ） A. 高度相关 B.中度相关 C.低度相关 D.极弱相关 9.在回归分析中，被预测或被解释的变量称为（ ） A.自变量 B.因变量 C.随机变量 D.非随机变量10. 对两变量的散点图拟合最好的回归线，必须满足一个基本的条件是（ ） A. 2ˆ()yy ∑-最小 B. 2)(y y ∑-最大C.2ˆ()yy ∑-最大 D. 2)(ˆy y∑-最小11. 下列哪个不属于一元回归中的基本假定（ ）A.误差项i ε服从正态分布B. 误差项i ε的期望值为0C. 误差项i ε相互独立D. 对于所有的X ，方差都相同12.如果两个变量之间存在着负相关，指出下列回归方程中哪个肯定有误（ ） A.x y 75.025ˆ-= B. x y 86.0120ˆ+-= C. x y 5.2200ˆ-= D. x y 74.034ˆ--=13.对不同年份的产品成本拟合的直线方程为,75.1280ˆx y -=y 表示产品成本，x 表示不同年份，则可知（ ）A.时间每增加一个单位，产品成本平均增加1.75个单位B. 时间每增加一个单位，产品成本平均下降1.75个单位C.产品成本每变动一个单位，平均需要1.75年时间D. 产品成本每减少一个单位，平均需要1.75年时间 14.在回归分析中，F 检验主要是用来检验（ ）A ．相关关系的显著性 B.回归系数的显著性 C. 线性关系的显著性D.估计标准误差的显著性15.说明回归方程拟合优度的统计量是（ ）A. 相关系数B.回归系数C. 判定系数D. 估计标准误差16.已知回归平方和SSR=4854,残差平方和SSE=146,则判定系数R 2=( ) A.97.08% B.2.92% C.3.01% D. 33.25% 17. 判定系数R2值越大，则回归方程（ ）A 拟合程度越低B 拟合程度越高C 拟合程度有可能高，也有可能低D 用回归方程进行预测越不准确 18. 居民收入与储蓄额之间的相关系数可能是（ ） A -0.9247 B 0.9247 C -1.5362 D 1.536219.在对一元回归方程进行显著性检验时，得到判定系数R 2=0.80,关于该系数的说法正确的是（ ）A.该系数越大，则方程的预测效果越好B. 该系数越大，则由回归方程所解释的因变量的变差越多C. 该系数越大，则自变量的回归对因变量的相关关系越显著D.该回归方程中自变量与因变量之间的相关系数可能小于0.8 20.下列方程中肯定错误的是（ ）A. x y48.015ˆ-=，r=0.65 B. x y 35.115ˆ--=, r= - 0.81 C. x y85.025ˆ+-=, r=0.42 D. x y 56.3120ˆ-=, r= - 0.96 21. 若两个变量存在负相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数R 2的取值范围是（ ）A.【0，1】B. 【-1，0】C. 【-1，1】D.小于0的任意数二．填空题1.当从某一总体中抽取了一样本容量为30的样本，并计算出某两个变量的相关系数为0.8时，我们是否可认为这两个变量存在着强相关性（ ） ，理由是（ ）。
贾俊平《统计学》(第5版)章节题库-第十一章至第十四章【圣才出品】
2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题（ ）。 A．判断变量之间是否存在关系 B．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响 C．描述变量之间的关系强度 D．判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系 【答案】B 【解析】相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述与度量，它主要解决的问题包括： ①变量之间是否存在关系；②如果存在关系，它们之间是什么样的关系；③变量之间的关系 强度如何；④样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系。
9．根据你的判断，下面的相关系数取值哪一个是错误的（ ）。 A．-0.86 B．0.78 C．1.25 D．0
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【答案】C
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【解析】相关系数 r 的取值范围是[-1，1]。
10．下面关于相关系数的陈述中哪一个是错误的（ ）。 A．数值越大说明两个变量之间的关系就越强 B．仅仅是两个变量之间线性关系的一个度量，不能用于描述非线性关系 C．只是两个变量之间线性关系的一个度量，不一定意味着两个变量之间一定有因果关 系 D．绝对值不会大于 l 【答案】A 【解析】相关系数的性质有：①r 的取值范围是[-1，1]；②r 具有对称性；③r 的数值
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【答案】C 【解析】在线性相关中，若两个变量的变动方向相反，一个变量的数值增加，另一个变
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量的数值随之减少，或一个变量的数值减少，另一个变量的数值随之增加，即 x 值增大时 y 值随之变小，或 x 值变小时 y 值随之增大，则称为负相关。
统计学一元线性回归分析练习题
统计学一元线性回归分析练习题一、内容提要本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。
首先，本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始，建立了回归分析的基本思想。
总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述，由总体回归模型在若干基本假设下得到，但它只是建立在理论之上，在现实中只能先从总体中抽取一个样本，获得样本回归函数，并用它对总体回归函数做出统计推断。
本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数，主要涉及到普通最小二乘法的学习与掌握。
同时，也介绍了极大似然估计法以及矩估计法。
本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断，即进行所谓的统计检验。
统计检验包括两个方面，一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”，第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。
后者又包括两个层次：第一，检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系，通过变量的t检验完成；第二，检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度，通过参数估计值的“区间检验”完成。
本章还有三方面的内容不容忽视。
其一，若干基本假设。
样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。
其二，参数估计量统计性质的分析，包括小样本性质与大样本性质，尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则。
Goss-markov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。
其三，运用样本回归函数进行预测，包括被解释变量条件均值与个值的预测，以及预测置信区间的计算及其变化特征。
二、典型例题分析例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目，educ 表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为kids??0??1educ??随机扰动项?包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
贾俊平第四版统计学-第十一章一元线性回归练习答案
第十一章一元线性回归练习题答案二．填空题 1. 不能；因为该相关系数为样本计算出的相关系数，它的大小受样本数据波动的影响，它是否显著尚需检验；t 检验;2.图1；不能；因为图1反映的是线性相关关系，图2反映的是非线性性相关关系，相关系数只能反映线性相关变量间的相关性的强弱，不能反映非线性相关性的强弱。
三．计算题1.（1） SSR 的自由度是1，SSE 的自由度是18。
（2）2418/6080220/1/==-=SSE SSR F(3)判定系数%14.57140802===SST SSR R 在y 的总变差中，由57.14％的变差是由于x 的变动说引起的。
(4)7559.05714.02-=-=-=R r相关系数为-0.7559。
(5)线性关系显著和：线性关系不显著和y x y x H 10H :因为414.424=>=αF F，所以拒绝原假设，x 与y 之间的线性关系显著。
2.（1）方差分析表df SS MS F Significance F回归分析 1 425 425 85 0.017 残差 15 75 5 － － 总计16500－－－（2）判定系数%8585.05004252====SST SSR R表明在维护费用的变差中，有85％的变差可由使用年限来解释。
（3）9220.085.02===R r二者相关系数为0.9220，属于高度相关（4）x y248.1388.6ˆ+= 分布；显著。
的自由度为t n r n r t 2);12||2---=回归系数为1.248，表示每增加一个单位的产量，该行业的生产费用将平均增长1.248个单位。
（5）线性关系显著性检验：线性关系显著：生产费用和产量之间性关系不显著生产费用和产量之间线10:H H因为Significance F=0.017<05.0＝α,所以线性关系显著。
（6）348.3120248.1388.6248.1388.6ˆ＝＝⨯++=x y当产量为10时，生产费用为31.348万元。
贾俊平的《统计学》(第7版)学习辅导书(11-14章)【圣才出品】
2．在线性回归分析中，残差平方和 SSE 相对总平方和 SST 越小意味着（ ）。[武汉 大学 2015 研]
A．线性关系越不显著 B．随机误差产生的影响相对越小，模型越有效 C．线性关系之外的其它因素的影响相对越大 D．统计软件中的 F 值越小 【答案】B 【解析】在线性回归分析中，残差平方和 SSE 相对总平方和 SST 越小，则回归平方和 SSR 相对总平方和越大，F 检验统计量的值越大；从而线性关系越显著，线性关系之外的其他因
D．等于自变量的平方根
【答案】C
【解析】回归分析中的估计标准误差是度量各实际观测点在直线周围的散布状况的一个
统计量，它是均方残差（MSE）的平方根，用 se 来表示，其计算公式为：
se
yi yˆi 2 SSE MSE
n2
n2
∧
4．产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为Y＝248－2.6X，下列 解释合理的是（ ）。[对外经济贸易大学 2015 研]
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7．在回归分析中，残差平方和 SSE 反映了 y 的总变差中（ ）。[浙江工商大学 2011 研、安徽财经大学 2012 样题]
A．除了 x 对 y 的线性影响之外的其他因素对 y 变差的影响 B．由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y 的变化部分 C．由于 x 与 y 之间的非线性关系引起的 y 的变化部分 D．由于 y 的变化引起的 x 的误差 【答案】A 【解析】残差平方和或误差平方和是除了 x 对 y 的线性影响之外的其他因素对 y 变差的 作用，是不能由回归直线来解释的 yi 变差部分，记为 SSE。
10．欲调查两变量（X 和 Y）的相互关系，收集一份数据作线性相关分析，经计算得到 样本相关系数 r＝0.38，可以说（ ）。[中山大学 2011 研]
贾俊平《统计学》配套题库 【课后习题】详解 第11章~第12章【圣才出品】
第11章一元线性回归一、思考题1．解释相关关系的含义，说明相关关系的特点。
答：变量之间存在的不确定的数量关系，称为相关关系。
相关关系的特点：一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定，当变量x取某个值时，变量y的取值可能有几个。
对这种关系不确定的变量是不能用函数关系进行描述的。
2．相关分析主要解决哪些问题？答：相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述与度量，它要解决的问题包括：（1）变量之间是否存在关系；（2）如果存在关系，它们之间是什么样的关系；（3）变量之间的关系强度如何；（4）样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系。
3．相关分析中有哪些基本假定？答：在进行相关分析时，对总体主要有以下两个假定：（1）两个变量之间是线性关系；（2）两个变量都是随机变量。
4．简述相关系数的性质。
答：相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。
若相关系数是根据总体全部数据计算的，称为总体相关系数，记为ρ；若是根据样本数据计算的，则称为样本相关系数，记为r 。
相关系数的性质：（1）r 的取值范围在－1～＋1之间，即－1≤r ≤1。
若0<r ≤1，表明x 与y 之间存在正线性相关关系；若－1≤r <0，表明x 与y 之间存在负线性相关关系；若r =＋1，表明x 与y 之间为完全正线性相关关系；若r =－1，表明x 与y 之间为完全负线性相关关系。
可见当|r |=1时，y 的取值完全依赖于x ，二者之间即为函数关系；当r ＝0时，说明y 的取值与x 无关，即二者之间不存在线性相关关系。
（2）r 具有对称性。
x 与y 之间的相关系数xy r 和y 与x 之间的相关系数yx r 相等，即xy r =yx r 。
（3）r 数值大小与x 和y 的原点及尺度无关。
改变x 和y 的数据原点及计量尺度，并不改变r 数值大小。
（4）r 仅仅是x 与y 之间线性关系的一个度量，它不能用于描述非线性关系。
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第十一章一元线性回归练习题
一．
选择题
1．具有相关关系的两个变量的特点是（ ） A ．一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定
B ．一个变量的取值由另一个变量唯一确定
C ．一个变量的取值增大时另一个变量的取值也一定增大
D ．一个变量的取值增大时另一个变量的取值肯定变小 2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题
A ．判断变量之间是否存在关系
B ．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响
C ．描述变量之间的关系强度 D.判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系
3.根据下面的散点图，可以判断两个变量之间存在（ ）
A. 正线性相关关系
B. 负线性相关关系
C. 非线性关系
D. 函数关系 4.下面的陈述哪一个是错误的（ ）
A.相关关系是度量两个变量之间线性关系强度的统计量 B ．相关系数是一个随机变量 C ．相关系数的绝对值不会大于1 D ．相关系数不会取负值
5.根据你的判断，下面的相关系数取值哪一个是错误的（ ） A. -0.86 B. 0.78 C. 1.25 D. 0
6.如果相关系数r=0,则表明两个变量之间（ ） A.相关程度很低 B. 不存在任何关系
C ．不存在线性相关关系 D.存在非线性关系 7.
下列不属于相关关系的现象是（ ）
A. 银行的年利息率与贷款总额
B.居民收入与储蓄存款
C.电视机的产量与鸡蛋产量
D.某种商品的销售额与销售价格
8.设产品产量与产品单位成本之间的线性相关系数为-0.87，这说明二者之间存在着（ ） A. 高度相关 B.中度相关 C.低度相关 D.极弱相关 9.在回归分析中，被预测或被解释的变量称为（ ） A.自变量 B.因变量 C.随机变量 D.非随机变量
10. 对两变量的散点图拟合最好的回归线，必须满足一个基本的条件是（ ） A. 2ˆ()y
y ∑-最小 B. 2
)(y y ∑-最大
C.
2ˆ()y
y ∑-最大 D. 2
)(ˆy y
∑-最小
11. 下列哪个不属于一元回归中的基本假定（ ）
A.误差项i ε服从正态分布
B. 误差项i ε的期望值为0
C. 误差项i ε相互独立
D. 对于所有的X ，方差都相同
12.如果两个变量之间存在着负相关，指出下列回归方程中哪个肯定有误（ ） A.x y 75.025ˆ-= B. x y 86.0120ˆ+-= C. x y 5.2200ˆ-= D. x y 74.034ˆ--=
13.对不同年份的产品成本拟合的直线方程为,75.1280ˆx y -=y 表示产品成本，x 表示不同年份，则可知（ ）
A.时间每增加一个单位，产品成本平均增加1.75个单位
B. 时间每增加一个单位，产品成本平均下降1.75个单位
C.产品成本每变动一个单位，平均需要1.75年时间
D. 产品成本每减少一个单位，平均需要1.75年时间 14.在回归分析中，F 检验主要是用来检验（ ）
A ．相关关系的显著性 B.回归系数的显著性 C. 线性关系的显著性D.估计标准误差的显著性
15.说明回归方程拟合优度的统计量是（ ）
A. 相关系数
B.回归系数
C. 判定系数
D. 估计标准误差
16.已知回归平方和SSR=4854,残差平方和SSE=146,则判定系数R 2=( ) A.97.08% B.2.92% C.3.01% D. 33.25% 17. 判定系数R2值越大，则回归方程（ ）
A 拟合程度越低
B 拟合程度越高
C 拟合程度有可能高，也有可能低
D 用回归方程进行预测越不准确 18. 居民收入与储蓄额之间的相关系数可能是（ ） A -0.9247 B 0.9247 C -1.5362 D 1.5362
19.在对一元回归方程进行显著性检验时，得到判定系数R 2=0.80,关于该系数的说法正确的
是（ ）
A.该系数越大，则方程的预测效果越好
B. 该系数越大，则由回归方程所解释的因变量的变差越多
C. 该系数越大，则自变量的回归对因变量的相关关系越显著
D.该回归方程中自变量与因变量之间的相关系数可能小于0.8 20.下列方程中肯定错误的是（ ）
A. x y
48.015ˆ-=，r=0.65 B. x y 35.115ˆ--=, r= - 0.81 C. x y
85.025ˆ+-=, r=0.42 D. x y 56.3120ˆ-=, r= - 0.96 21. 若两个变量存在负相关关系，则建立的一元线性回归方程的判定系数R 2的取值范围是（ ）
A.【0，1】
B. 【-1，0】
C. 【-1，1】
D.小于0的任意数
二．
填空题
1.
当从某一总体中抽取了一样本容量为30的样本，并计算出某两个变量的相关系数为0.8时，我们是否可认为这两个变量存在着强相关性（ ） ，理由是（ ）。
若不能判断，则我们需要进行（ ）检验，构造的检验统计量为（ ），它服从（ ）分布。
在=α0.05水平下，该相关关系是否显著（ ）。
2.如下两图中，图（ ）的相关系数会大一些。
我们能否用相关系数判断哪个图中数据间的相关性会强一些（ ），理由是（ ）
三．
计算题
1. 从n=20的样本中得到的有关回归结果如下：SSR=80,SSE=60。
现要检验x 与y 之间的线
性关系是否显著。
（1）SSR 的自由度是多少？SSE 的自由度是多少？ （2）线性关系检验的统计量F 值是多少？ （3）判定系数为多少？其含义是什么？
（4）假定x 与y 之间是负相关，计算相关系数。
（
（5）给定显著性水平05.0=α，临界值αF 为4.414，检验x 与y 之间的线性关系是否显著。
2.从某一行业中随机抽区17家企业，为了解所得产量和生产费用的关系，现对有关数据进行了回归分析，其中所得产量为x （台），生产费用为y （万元），得到如下分析结果：
方差分析表
df SS MS F Significance F
回归分析
0.017 残差 75 － － 总计
16
500
－ －
－
参数估计表
Coefficients 标准误差
t Stat P-value Intercept 6.388 2.076 2.856 0.017 X Variable 1
1.248
0.182
6.862
0.000
（1）完成上面的方差分析表。
（2）生产费用中，有多少可以由产量来解释？
（3）生产费用与产量的相关系数是多少？（保留四位小数） （4）写出估计的回归方程并解释回归系数的实际意义。
（5）检验方程线性的显著性（05.0＝α）。
（6）当使用年限为20时，预测生产费用是多少？。