统计学（山东联盟）第八章测试_智慧树知到答案2021年

第八章 相关与回归分析：你是否曾经为某两个事务之间的关系困惑不已？前面讲过的统计量只描述、推断一个变量。但是，另外还有一些统计量可以说明变量之间的关系。了解事物的相互关系可以丰富你的信息，让你了解真相，使你立于不败之地。通过本章变量间的相关与回归来探寻发现事物关系的秘诀。8.1相关分析:根据相关关系中所涉及变量的多少，可以分为一元相关和多元相关。从变量之间相互关系的表现形式来看，可以分为线性相关和非线性相关。从变量之间相互关系的方向来看，可以分为正相关和负相关。线性相关关系的密切程度是通过线性相关系数来度量的。相关系数的符号表示了相关的方向，绝对值|r|的大小则反映了相关变量x与y的直线相关程度。|r|的值接近1表明相关性较强；|r|越接近于0，相关性就越弱。一般来说，r单因素方差分析包括提出假设、选择显著性水平、确定临界点、计算并决策四个步骤。在实践中，利用办公软件EXCEL就可以轻松进行方差分析。通过统计量超过给定显著性水平之下的临界值或P值小于显著性水平，则认为因素对观察指标的影响是显著的。=0为不相关，0<|r|≤0.3为微弱相关， 0.3 <|r|≤0.5 为低度相关，0.5 <|r|≤ 0.8为显著相关，0.8 <|r|≤ 1为高度相关，|r|=1为完全相关。在实践中，两个变量的相关系数要显著及以上，我们才认为这两个变量关系紧密。一般情况下，总体相关系数ρ是未知的，通常是根据样本相关系数r作为ρ的近似估计值。这就需要考虑样本相关系数的可靠性，也就是对它进行显著性检验，检验样本相关系数r对总体相关系数ρ的代表性。对ρ=0的t假设检验就是对总体是否相关做出判断。
8.2一元线性回归分析:回归是关于一个变量对另一个或另外多个变量依存关系的研究，其目的是要根据已知或固定的自变量的数值，去估计因变量的总体平均值。线性回归模型在各项基本假设满足的条件下，用最小二乘法去估计的参数时总体回归系数的最佳线性无偏估计。样本回归系数的估计量是随着抽样而变动的随机变量。需要通过计算判定系数估计出的样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，还需要对估计的样本回归系数需要进行t检验，对整个回归方程的显著性检验，需要在方差分析的基础上作F检验。在实践中，利用办公软件EXCEL就可以轻松进行相关与回归分析。利用P值法完成检验。

[单选题]相关关系与函数关系的区别就在于（     ）
相关关系是模糊的，函数关系是确定的
相关关系的具体关系值是变动的，函数关系不变
相关关系的具体关系值不变，函数关系是变动的
相关关系是依存关系，函数关系是因果关系
答案：相关关系的具体关系值是变动的，函数关系不变
[单选题]当相关系数接近于（   ）时，说明两变量间线性相关程度是很低的。
-1 
0  
0.5 
1 [单选题]产品产量与单位成本的相关系数是-0.85，单位成本与利润率的相关系数0.90，产量与利润的相关系数0.80，因此（     ）
单位成本与利润的相关程度最高

产量与利润的相关程度最高
看不出哪对变量的相关程度最高
产量与单位成本的相关程度最高[单选题]变量x与y之间的负相关是指（      ）
x值增大时y值随之减少，x值减少时y值也随之增大
y的取值几乎不受x取值的影响
x值减少时y值也随之减少  x值减少时y值也随之减少
x值增大时y值也随之增大  x值增大时y值也随之增大[单选题]回归分析中的两个变量(          ) 
都是随机变量
一个是自变量，一个是因变量 
都是给定的量
关系是对等的[单选题]在一元线性回归方程 中，回归系数b的实际意义是（  ）
当x变动一个单位时，y的平均变动值 
当x变动一个单位时，y的增加值
当x=0时，y的期望值
当y变动一个单位时，x的平均变动值[单选题]说明回归方程拟合程度的统计量是（     ）
判定系数
相关系数
回归系数
回归估计标准误差[单选题]在直线回归方程 中，若回归系数b=0则表示（      ）
x对y的影响是显著的
x对y的影响是不显著的
y对x的影响是不显著的
y对x的影响是显著的[单选题]若两个变量相关系数显著负相关，则建立的一元线性回归方程的判定系数的取值范围是（       ）
[-1,1]
小于0的任意数
（0,0.25] 
（0.25,1]  [单选题]某企业单位成本与产量的线性回归方程为y=68-4.2X，表明产量每增加1件，单位成本（      ）
平均增加4.2元
平均减少63.8元 
平均减少4.2元
平均增加68元