第十二章直线相关与回归
第十二章直线回归与相关_PPT幻灯片

相同秩次较多时需校正:
rs =
[(n3-n)/6]-(TX+TY)-d2
[(n3-n)/6]-2TX [(n3-n)/6]-2TY
(T = (tj3 - tj)/12)
二. 等级相关系数的显著性检验
n50时: 查rs界值表; n >50时: u = rs n - 1
例 就下表资料分析血小板浓度和出血症的关系。
2.t检验 H0: =0;
H1: 0
t = b- = b
Sb
Sb
Sb =
MS误 (X - X)2
五. 直线回归的区间估计
1.总体回归系数的区间估计
b t/2,n-2Sb ,
Sb=
MS误 lXX
2. Y的估计
Y t/2,n-2SY ,
SY = SY.X
1
+ (X0 - X)2
n (X - X)2
相关程度。
第三节 直线回归与相ຫໍສະໝຸດ 的区别 和联系一.区别1.资料要求不同; 2.应用情况不同; 3.量纲不同。
二.联系
1.方向一致; 2.假设检验等价; 3.换算:
r = lxy / lXXlYY
所以 b = r lYY / lXX
另有:r = bb
b = lxy / lXX r = b lXX / lYY
12例病人的血小板浓度和出血症的关系
病例号 血小板数(109/L) 编秩 出血症状 编秩
d
1
120
1
++
10.5
9.5
2
130
3
160
2
+++
3
±
12
10
第十二章 直线相关与回归

1.描述两个变量之间的数量依存关系 2.利用回归方程进行预测 3.利用回归方程进行统计控制万象馆·21五、注意事项
1.要求应变量Y服从正态分布,通常自变量X为可以精确 测量或严格控制的因素。
2.作回归分析时要有实际意义,不能把毫无关联的两事 物或现象进行回归分析。
r lXY
74.31
0.8115
lXX lYY设检验
❖ t 检验
tr
r0 Sr
r
1 r 2 /n 2
❖ 查表法
根据自由度查相关系数r界值表,查出r0.05(),若rr0.05() ,
则认为P0.05,不拒绝H0,若rr0.05() , 则认为P0.05, 拒绝H0,接受H1。
2.计算统计量
Y
Y
2
36.7324 (74.308)2
/ 228.2
12.541
SY .X
12.54 1.1199 12 2
sb
1.1199 0.0741 228.25
t 0.3256 断结果
查t值表,t0.01(10)=3.169,tb> t0.01(10) ,P<0.01,按 α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,认为糖尿病患者血糖和 胰岛素之间存在直线回归关系。
1.在应用上不同 分析变量间关系的密切程度和方向时用相关,描述
变量间在数量上相互依存关系时用回归。 2.在资料要求上不同
相关分析要求X、Y均要服从正态分布,即双变量正 态分布资料。回归分析时,要求应变量Y服从正态分布, X是可以精确测量或严格控制的变量。万象馆·25(二)联 系
1.相关系数与回归系数的正负号相同。 2.回归系数与相关系数的假设检验等价。 3.可以用回归解释相关。
《直线相关与回归》课件

模型评估
通过检验回归方程的显著性和模型的拟合优 度,评估多元线性回归模型的有效性。
案例分析与应用
市场营销
通过回归分析客户消费行为,制定有效的市场推广策略。
金融风险管理
通过建立回归模型,评估风险因素对金融资产的影响程度。
医学研究
回归分析可以帮助研究人员预测疾病发生的概率,优化治疗方案。
皮尔逊相关系数
常用的相关系数,取值范围为-1到1,表示两个变量之间的线性关系的强弱。
斯皮尔曼相关系数
用于非线性关系的测量,通过变量的排序关系来判断相关性的程度。
判定系数
判断回归方程对样本数据的拟合程度,解释自变量对因变量变化的百分比。
回归分析的基本原理
回归分析用于建立因变量与一个或多个自变量之间的数学关系。通过回归方 程的拟合和预测,揭示变量之间的内在规律。
《直线相关与回归》PPT 课件
本课件将介绍直线相关与回归的概念、测量方法以及基本原理。我们还将探 讨简单线性回归模型、多元线性回归模型,以及案例分析与应用。让我们开 始吧!
直线相关的概念
直线相关研究两个变量之间的关系,通过相关系数判断其相关性的强弱。相关性的理解对于回归分析非常重要。直Βιβλιοθήκη 相关的测量方法简单线性回归模型
模型公式
利用一条直线描述因变量与单个自变量之间的线性关 系。
散点图
通过散点图观察数据点的分布和趋势,评估线性模型 的适应度。
回归分析
通过回归分析,我们可以得到回归系数和截距,进而
多元线性回归模型
1
多重共线性
2
当两个或多个自变量之间存在高度相关性时,
会导致多重共线性问题。
《直线回归和相关》课件

离群值检测
识别可能对模型产生重大影响的异常观测值。
多重共线性和VIF检验
多重共线性指自变量之间存在高度相关性,VIF检验帮助我们发现和解决这个问题。
残差的正态性检验
根据残差的正态性检验结果,判断回归模型是否符合正态分布假设。
残差的同方差性检验
同方差性检验帮助我们检查回归模型的残差是否具有同一方差。
2 负相关
相关系数接近-1,变量反向变化。
3 无相关
相关系数接近0,变量之间无线性关系。
相关系数的显著性检验
通过假设检验和计算p值来判断相关系数是否显著不等于零。
相关系数的局限性
相关系数只能衡量线性关系,无法捕捉非线性关系和其他可能的因果关系。
回归模型的诊断
残差图
用于检查回归模型中残差的分布是否符合假设。
p值
2
衡量统计结果的显著性,p值越小,结果
越显著。
3
显著性水平
通常使用alpha=0.05作为显著性水平。
偏回归系数的含义及其计算方 法
偏回归系数表示自变量对因变量的影响程度。计算方法包括标准化回归系数 和边际效应。
相关系数和相关性分析
相关系数衡量两个变量之间的线性关系强度,相关性分析帮助我们理解变量 之间的相互依赖关系。
1 线性关系
自变量与因变量之间的关系是线性的。
3 同方差性
观测值的方差相等。
2 独立性
观测值之间相互独立。
4 正态分布
因变量的误差项服从正态分布。
最小二乘法和线性回归
最小二乘法是一种常用的直线回归拟合方法,通过最小化观测值与回归线之 间的误差平方和,找到最佳拟合直线。
假设检验和p值
1
假设检验
直线相关与直线回归

案例二:医学研究
总结词
医学研究中,利用直线相关和回归分析探究疾病与危险因素之间的关系。
详细描述
在医学研究中,直线相关和回归分析常被用于研究疾病与危险因素之间的关系。 例如,通过分析吸烟、饮酒、饮食等危险因素与肺癌发病率之间的关系,可以 建立线性模型,从而为预防和治疗提供依据。
案例三:农业研究
总结词
通过假设检验的方法,检验两个变量之间是否存在显著的线性关系。常用的假设检验方法 包括t检验、F检验等。
直线相关系数
直线相关系数是用来量化两个变量之间线性关 系的强度和方向的一个数值,其取值范围为-1 到1。
相关系数的值为1表示完全正相关,值为-1表示 完全负相关,值为0表示无直线相关。
相关系数的绝对值越大,说明两个变量之间的 线性关系越强。
直线相关结果通常以相关系数和散点图等 形式呈现,而直线回归结果则以回归方程 、系数表和预测值等形式呈现。
联系
理论基础
直线相关和回归都基于线性关 系假设,即两个变量之间存在
一条直线的趋势。
应用场景
在某些情况下,直线相关和回 归可以相互转换,例如当一个 变量是另一个变量的函数时。
相互支持
在数据分析过程中,可以先进 行直线相关分析,再基于相关 系数进行直线回归分析,或者 反之。
结果解释
在某些情况下,直线相关和回 归的结果可能相似或一致,例 如当两个变量之间的线性关系
很强时。
04
直线相关与回归的应用
经济预测
预测市场趋势
通过分析历史数据,利用直线相关或回归分析来预测市场趋势, 如股票价格、商品需求等。
评估经济政策效果
通过分析政策实施前后的经济数据,利用直线相关或回归分析来评 估政策效果,为政策制定提供依据。
(完整版)第十二章相关和回归分析练习试题

第十二章相关与回归分析一、填空1.如果两变量的相关系数为0,说明这两变量之间_____________。
2.相关关系按方向不同,可分为__________和__________。
3.相关关系按相关变量的多少,分为______和复相关。
4.在数量上表现为现象依存关系的两个变量,通常称为自变量和因变量。
自变量是作为(变化根据)的变量,因变量是随(自变量)的变化而发生相应变化的变量。
5.对于表现为因果关系的相关关系来说,自变量一般都是确定性变量,因变量则一般是(随机性)变量。
6.变量间的相关程度,可以用不知Y与X有关系时预测Y的全部误差E1,减去知道Y与X有关系时预测Y的联系误差E2,再将其化为比例来度量,这就是(削减误差比例)。
7.依据数理统计原理,在样本容量较大的情况下,可以作出以下两个假定:(1)实际观察值Y围绕每个估计值cY是服从();(2)分布中围绕每个可能的cY值的()是相同的。
7.已知:工资(元)倚劳动生产率(千元)的回归方程为xyc8010+=,因此,当劳动生产率每增长1千元,工资就平均增加 80 元。
8.根据资料,分析现象之间是否存在相关关系,其表现形式或类型如何,并对具有相关关系的现象之间数量变化的议案关系进行测定,即建立一个相关的数学表达式,称为(回归方程),并据以进行估计和预测。
这种分析方法,通常又称为(回归分析)。
9.积差系数r是(协方差)与X和Y的标准差的乘积之比。
二、单项选择1.欲以图形显示两变量X和Y的关系,最好创建(D )。
A 直方图 B 圆形图 C 柱形图 D 散点图2.在相关分析中,对两个变量的要求是( A )。
A 都是随机变量B 都不是随机变量C 其中一个是随机变量,一个是常数D 都是常数3. 相关关系的种类按其涉及变量多少可分为( )。
A. 正相关和负相关B. 单相关和复相关C. 线性相关和非线性相关D. 不相关、不完全相关、完全相关4.关于相关系数,下面不正确的描述是( B )。
第十二章 回归分析
回归分析
如果我们将存在相关的两个变量,一个作为自变 量,另一个作为因变量,并把两者之间不十分稳 定的、准确的关系,用数学方程式来表达,则可 利用该方程由自变量的值来估计、预测因变量的 估计值,这一过程称为回归分析。 相关表示两个变量之间的双向相互关系,回归表 示一个变量随另一个变量做不同程度变化的单向 关系。
• 线性回归的基本假设
– – – – 线性关系 正态分布 独立性假设 误差等分散性假设
• 回归方程的建立
– 步骤:1)作散点图;2)设直线方程;3)选定具体方 法,计算表达式中的a和b;4)将a和b代入表达式,得 到回归方程。 – 方法:1)平均数法;2)最小二乘法。 • 最小二乘法:在配置回归线时,回归系数b的确定原则是 使散布图上各点距回归线上相应点的纵向距离平方和为最 小,这种求b的方法即最小二乘法。
• 回归分析与相关分析的关系
– 理解: • 同属相关分析; • 对称设计与不对称设计。 – 回归系数与相关系数的关系 • 相关系数是两个回归系数的几何平均数。
第二节 一元线性回归方程的检验
• 估计误差的标准差
某一X值相对应的诸Y 值,是以Y的平均数YX 为中 ˆ 心呈正态分布的。而与某一X值相对应的回归值 Y 就是与该X值相对应的那些诸Y值的平均数YX的估 ˆ 计值。由 Y 估计YX 会有一定的误差。误差大小 与X值相对应的诸Y值分布范围有关,范围大,误 差大,估计的准确性、可靠性小,范围小,误差小, 估计的准确性、可靠性大。 ˆ 我们需要一个用来描述由Y 估计YX 时误差大小的 指标,即估计误差的标准差。平均数与标准差未知, 样本的无偏估计量为:
a YX Y bYX X
• 列回归方程式(见教材)
第十二章直线相关与回归
第十二章直线相关与回归A型选择题〔、若计算得一相关系数r=0.94,则()A、x与y之间一定存在因果关系B、同一资料作回归分析时,求得回归系数一定为正值C、同一资料作回归分析时,求得回归系数一定为负值D求得回归截距a>0E、求得回归截距a^ 02、对样本相关系数作统计检验(H o =0),结果r r°.05(v),统计结论是()。
A、肯定两变量为直线关系B、认为两变量有线性相关C、两变量不相关B. 两变量无线性相关E、两变量有曲线相关3、若A「0.05(如」2血。
^),则可认为()。
A. 第一组资料两变量关系密切B. 第二组资料两变量关系密切C. 难说哪一组资料中两变量关系更密切D两组资料中两变量关系密切程度不一样E、以上答案均不对4、相关分析可以用于()有无关系的研究A、性别与体重B、肺活量与胸围C、职业与血型D国籍与智商E、儿童的性别与体重5、相关系数的假设检验结果,则在〉水平上可认为相应的两个变量间()A、有直线相关关系B、有曲线相关关系C、有确定的直线函数关系D有确定的曲线函数关系E、不存在相关关系6根据样本算得一相关系数r,经t检验,P v 0.01说明()A、两变量有高度相关B、r来自高度相关的相关总体C、r来自总体相关系数p的总体D r来自卩工0的总体E、r来自p>0的总体7、相关系数显著检验的无效假设为()A、r有高度的相关性B、r来自p工0的总体C、r来自p = 0的总体D r与总体相关系数p差数为0E、r来自p>0的总体8、计算线性相关系数要求()A. 反应变量Y呈正态分布,而自变量X可以不满足正态分布的要求B. 自变量X呈正态分布,而反应变量丫可以不满足正态分布的要求C. 自变量X和反应变量丫都应满足正态分布的要求D. 两变量可以是任何类型的变量E. 反应变量Y要求是定量变量,X可以是任何类型的变量9、对简单相关系数r进行检验,当检验统计量t r>t 0.05(V)时,可以认为两变量x 与丫间()A. 有一定关系B. 有正相关关系C. 无相关关系D. 有直线关系E. 有负相关关系10、相关系数反映了两变量间的()A、依存关系B、函数关系C、比例关系D相关关系E、因果关系11、|r| “0.05/2,(2)时,则在G =0.05水准上可认为相应的两变量X、丫间()。
直线相关与回归-PPT
相关得类型
相关与回归
25
相关系数概念
相关系数(correlation coefficient), 又称simple correlation coefficient, coefficient of product – moment correlation, 或 Pearson’s correlation coefficient 、
相关与回归
6
相关与回归
图 1078对父子身高间得关系
7
直线回归就就是用来描述一个变量 如何依赖于另一个变量得统计方法。
dependent variable(应变量) indepentent variable(自变量)
相关与回归
8
回归方程
❖ 直线回归得任务就就是要找出因变量随自变量变 化得直线方程,我们把这个直线方程叫做直线回归 方程。
14
(1)回归系数得方差分析
P(X ,Y)
Y
总情况(Y Y )
(Y Yˆ)剩余部分
(Yˆ Y )回归部分
y
X
Y Y Y Yˆ Yˆ Y
相关与回归
15
Y得离均差平方和得分解
由于:(Y Y ) (Y Yˆ) (Yˆ Y ) 可以证明:
(Y Y ) 2 (Y Yˆ)2 (Yˆ Y )2
5、相关、回归若无统计学意义,不等于无任何关系。
相关与回归
36
相关与回归得区别
❖ 1、应用 :研究两变量得相互关系,用相关分析,即在两个变量中,任何一个得变
化都会引起另一个得变化,就是一种双向变化得关系。回归就是反映两个变量得 依存关系,一个变量得改变会引起另一个变量得变化,就是一种单向得关系。
❖ 2、资料要求:回归分析要求Y呈正态分布;相关分析要求资料呈双变量正态分布
(完整版)第十二章相关和回归分析练习试题
第十二章相关与回归分析一、填空1. 如果两变量的相关系数为0,说明这两变量之间__ 。
2.相关关系按方向不同,可分为_____ 和________ 。
3. 相关关系按相关变量的多少,分为和复相关。
4.在数量上表现为现象依存关系的两个变量,通常称为自变量和因变量。
自变量是作为(变化根据)的变量,因变量是随(自变量)的变化而发生相应变化的变量。
5.对于表现为因果关系的相关关系来说,自变量一般都是确定性变量,因变量则一般是(随机性)变量。
6.变量间的相关程度,可以用不知Y与 X有关系时预测 Y的全部误差 E1,减去知道 Y与 X有关系时预测Y的联系误差E2,再将其化为比例来度量,这就是(削减误差比例)。
7.依据数理统计原理,在样本容量较大的情况下,可以作出以下两个1)实际观察值 Y 围绕每个估计值 Y c是服假定:从();(2)分布中围绕每个可能的 Y c 值的()是相同的。
7. 已知:工资(元)倚劳动生产率(千元)的回归方程为yc 10 80x,因此,当劳动生产率每增长 1 千元,工资就平均增加 80 元。
8.根据资料,分析现象之间是否存在相关关系,其表现形式或类型如何,并对具有相关关系的现象之间数量变化的议案关系进行测定,即建立一个相关的数学表达式,称为(回归方程),并据以进行估计和预测。
这种分析方法,通常又称为(回归分析)。
9.积差系数 r 是(协方差)与 X 和 Y 的标准差的乘积之比。
二、单项选择1.欲以图形显示两变量 X 和 Y 的关系,最好创建( D )。
A 直方图 B 圆形图 C 柱形图 D 散点图2.在相关分析中,对两个变量的要求是(A )。
A 都是随机变量B 都不是随机变量C 其中一个是随机变量,一个是常数D 都是常数3.相关关系的种类按其涉及变量多少可分为()。
A. 正相关和负相关B. 单相关和复相关C. 线性相关和非线性相关D. 不相关、不完全相关、完全相关4.关于相关系数,下面不正确的描述是(B )。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第十二章 直线相关与回归A 型选择题1、若计算得一相关系数r=0.94,则( )A 、x 与y 之间一定存在因果关系B 、同一资料作回归分析时,求得回归系数一定为正值C 、同一资料作回归分析时,求得回归系数一定为负值D 、求得回归截距a>0E 、求得回归截距a ≠02、对样本相关系数作统计检验(H 0:ρ=0),结果0.05()v r r >,统计结论是()。
A. 肯定两变量为直线关系B 、认为两变量有线性相关C 、两变量不相关B. 两变量无线性相关E 、两变量有曲线相关3、若1210.05()20.01(),v v r r r r >>,则可认为( )。
A. 第一组资料两变量关系密切B. 第二组资料两变量关系密切C 、难说哪一组资料中两变量关系更密切D 、两组资料中两变量关系密切程度不一样E 、以上答案均不对4、相关分析可以用于( )有无关系的研究A 、性别与体重B 、肺活量与胸围C 、职业与血型D 、国籍与智商E 、儿童的性别与体重5、相关系数的假设检验结果P<α,则在α水平上可认为相应的两个变量间()A 、有直线相关关系B 、有曲线相关关系C 、有确定的直线函数关系D 、有确定的曲线函数关系E 、不存在相关关系6、根据样本算得一相关系数r ,经t 检验,P <0.01说明( )A 、两变量有高度相关B 、r 来自高度相关的相关总体C 、r 来自总体相关系数ρ的总体D 、r 来自ρ≠0的总体E 、r 来自ρ>0的总体7、相关系数显著检验的无效假设为( )A 、r 有高度的相关性B 、r 来自ρ≠0的总体C 、r 来自ρ=0的总体D 、r 与总体相关系数ρ差数为0E 、r 来自ρ>0的总体8、计算线性相关系数要求( )A .反应变量Y 呈正态分布,而自变量X 可以不满足正态分布的要求B .自变量X 呈正态分布,而反应变量Y 可以不满足正态分布的要求C .自变量X 和反应变量Y 都应满足正态分布的要求D .两变量可以是任何类型的变量E .反应变量Y 要求是定量变量,X 可以是任何类型的变量9、对简单相关系数r 进行检验,当检验统计量t r >t 0.05(ν)时,可以认为两变量x与Y 间( )A .有一定关系B .有正相关关系C .无相关关系D .有直线关系E .有负相关关系10、相关系数反映了两变量间的( )A 、依存关系B 、函数关系C 、比例关系D 、相关关系E 、因果关系11、)2(,2/05.0-<n r r 时,则在05.0=α水准上可认为相应的两变量X 、Y 间( )。
A 、不存在任何关系B 、有直线相关关系C 、有确定的函数关系D 、必然存在某种曲线关系E 、不存在直线关系,但不排除存在某种曲线关系12、直线相关系数的假设检验,其自由度为( )。
A 、nB 、n-1C 、n-2D 、2n-1E 、2n-213、测出一组正常人的胆固醇值和血磷值,可选用下面( )方法对些资料进行分析?A 、卡方检验B 、配对设计计量资料的t 检验C 、相关分析D 、方差分析E 、配对设计计量资料的符号秩和检验14、在X 和Y 的直线相关分析中,r 越大,则( )。
A 、各散点越靠近回归直线B 、散点越离开回归直线C 、回归直线对X 轴越倾斜D 、回归直线对X 轴越平坦E 、以上都不是15、直线相关分析中,若总体相关系数0>ρ,则从该总体中抽取的样本相关系数( )。
A 、大于0B 、小于0C 、等于0D 、可能大于0,小于0,等于0E 、等于116、对某样本的相关系数r 和0的差别进行假设检验,结果为)2(,2/05.0-<n r t t ,则( )。
A 、两变量的差别无统计学意义B 、两变量存在直线相关关系C 、两变量肯定不存在直线相关关系D 、两变量存在直线相关的可能性小于5%E、就本资料而言,尚不能认为两变量存在直线关系17、在分析相关系数r时,应注意()A、根据r的大小,可将两变量关系分为低、中和高度相关B、根据两组r,可直接比较相关密切程度C、若r>0.7,则X和Y必存在线性相关D、算得r值后尚需作假设检验才能推断X和Y有无线性相关E、以上都不是18、研究一种治疗措施和一种病的治愈率的关系,能推断两者( )A、有无统计联系B、有无因果联系C、有无直接联系D、有无间接联系E、有无实际意义联系19、如果直线相关系数r=1,则一定有()A、SS总=SS残B、SS残=SS回C、SS总=SS回D、SS总>SS回E、以上都不正确20、若对样本回归系数作统计检验(00Hβ:=),0.05()vt t>,则可认为()。
A.两变量间不存在回归关系B、两变量间存在线性回归关系C、两变量间不会是曲线关系D、两变量间无线性关系E、两变量间必定为直线关系21、两组资料中,回归系数大的一组()A.则相关系数也大B、则相关系数也小C、两变量数量关系较密切D、相关系数可能大也可能小E、以上都不对22、对X、Y作直线回归分析的条件之一是-()A、要求X、Y呈双变量正态分布B、只要求自变量X服从等方差正态分布C 、只要求应变量Y 服从等方差正态分布D 、只要求X 、Y 为定量变量E 、以上都不正确23、直线回归方程不能用于( )A 、描述两个变量间的数量关系B 、对应变量Y 进行预测C 、对应变量Y 的控制提供信息D 、表示两个变量间关系的密切程度E 、C 、D 均正确24、回归方程bx a y += 中截距a 的取值范围是( )A 、a>0B 、a =0C 、a <0D 、-∞<a <∞E 、-∞<a <∞,但a ≠025、回归分析是研究( )A 、两变量(X 、Y )变动的相依性B 、因变量变动的方向性C 、因变量自变量的依存比例关系D 、两变量数量变化的共变性E 、一个变量对另一变量的相关比例26、由样本求得r =-0.09,同一资料作回归分析时,b 值应为()A 、b <0B 、b >0C 、b =0D 、b ≥0E 、b=-0.0927、在Y=a+bX 中,|b|越大时,将会A .回归线对X 轴越平坦B .回归线对X 轴越陡C .回归线在y 轴上的截距越大D .所绘散点越靠近回归线E .所绘散点越远离回归线28、直线回归分析中,回归系数b 的绝对值越大,则( )A.用回归直线估计的效果越好B.用回归直线估计的效果越差C.回归直线的斜率越大D.回归直线越远离坐标原点E.相关系数的绝对值越大29、在简单线性回归分析中,得到回归系数为-0.30,经检验有统计学意义,说明( )A、Y增回一个单位,X平均减少30%B、X增加一个单位,Y平均减少30%C、X增加一个单位,Y平均减小0.30个单位D、Y增加一个单位,X平均减少0.30个单位E、X对Y的影响占Y变异的30%30、最小二乘估计方法的本质要求是( )A、各点到直线的垂直距离的和最小B、各点到x轴的纵向距离的平方和最小C、各点到直线的垂直距离的平方最小D、各点到直线的纵向距离的平方和最小E、各点到直线的纵向距离的平方和最大31、4X14Yˆ+=是1~7岁以年龄(岁)估计体重(市斤)的回归方程,若体重换算成国际单位kg,则此方程( )A、截距改变B、回归系数改变C、两者都改变D、两者都不变E、以上都有可能32、简单线性回归系数t检验,其自由度为( )A、n-2B、n-1C、nD、2n-1E、2(n-1)33、应变量Y的离均差平方和划分,可出现( )A、SS剩=SS回B、SS剩=SS总C、SS剩>SS回D、SS总=SS回E、以上都有可能34、对两个定量变量同时进行了线性相关和线性回归分析,r有统计学意义(P<0.05),则b()A、无统计学意义B、有高度统计学意义C、有统计学意义D、不能肯定b有无统计学意义E、有统计学意义35、同一双变量资料,进行线性相关与回归分析,有()A、r>0,b<0B、r>0,b>0C、r<0,b>0D、r与b的符号总是相反E、a与b的符号毫无关系36、分析两个变量的回归关系,如果散点分布呈直线趋势,X增加时Y减少,则可初步判断为( )A、两变量呈正相关关系B、两变量呈负相关关系C、两变量无相关关系D、b>0E、b<037、有一资料作相关分析,t检验结果为tr =4.04,作回归分析,求tb应是()A、tb>4.04B、tb<4.04C、tb=4.04D、tb≥4.04E、tb≤4.0438、两组资料,回归系数b大的一组( )A、相关系数r也较大B、相关系数r较小C、两变量相关较密切D、两组相关系数大小关系尚不能确定E、例数较多39、在简单线性回归分析中,SYX(又称剩余标准差)反映( )A 、应变量Y 的变异度B 、自变量X 的变异度C 、扣除X 影响后Y 的变异度D 、扣除Y 影响后X 的变异度E 、回归系数b 的变异度40、.同一双正态变量资料,计算出相关系数r 和回归系数b ,两者有关系A .当r>0时,b>0B .当r>0时,b<0C .当r<0时,b>0D .当r>0时,b ≠0E .r 的符号与b 的符号无关41、某一次研究的资料作线性相关分析,t 检验的结果为t r =4.04,若作线性回归分析,求t b 应是( )A 、t b >4.04B 、t b <4.04C 、t b =4.04D 、t b ≠4.04E 、以上都有可能42、下列( )式可出现负值A 、()∑-2x x B 、()2∑-Y Y C 、()n Y Y /22∑∑- D 、()n x x /22∑∑- E 、()()Y Y x x --∑43、已知r=1则一定有( )A 、b=1B 、A=1C 、S Y.X =0D 、S Y.X ≠0E 、S b ≠0B 型选择题A 、ρ为x 和y 的总体相关系数A 、0>ρB 、0<ρC 、0=ρD 、0≠ρE 、以上都不是1、在总体回归直线x yβα+=ˆ中:0=α 2、0<β3、0≠β4、0=βA 、使()∑-2y y i 为最小 B 、使()∑-2ˆi i y y 为最小 C 、使()∑-2ˆy yi 为最小 D 、使()∑-2ˆi i x x 为最小 E 、使()∑-2ˆx x i 为最小 5、配x 对y 的回归直线6、配y 对x 的回归直线A 、所描散点愈远离回归直线B 、所描散点愈靠近回归直线C 、回归直线的斜率愈大D 、回归直线的斜率愈小E 、回归直线在y 轴上的截距愈大7、双变量(x ,y )的r 值愈大8、回归直线a bx a y的+=ˆ值愈大 9、b 值(b>0)愈小填空题1、线形回归分析要求反应变量Y服从_______分布,相关分析要求两个变量X、Y服从双变量_______分布2、简单线性回归模型的结构式为:___________________________3、研究两变量间的数量依存关系时,用_________________________分析方法。