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56、某汽车生产商欲了解广告费用（x)对销售量（y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表（α=0.05)：根据上表计算的相关系数为
A．0.9844
B．0.9855
C．0.9866
D．0.9877
参考答案和解析
B
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考题
若收集了20组数据(xi，yi)，i=1，2，…，20，并求得Lxx=330，Lxy=168，Lyy=88.9，若取显著性水平为0.05，r0.975(n-2)=0.444，则有( )。A．相关系数r为0.98B．在显著性水平0.05上，y与x具有线性相关关系C．相关系数r为0.006D．在显著性水平0.05上，y与x不具有线性相关关系E．在显著性水平0.05上，y与x不具有函数关系
考题
经计算，一组变量（n=8)的相关关系γ=0.752，查相关关系临界值表，γ0.05,6=0.707，γ0.01,6=0.834。对变量间相关关系评价不正确的是（）。A.α=0.05时，y与x之间显著相关B.α=0.05时，y与x之间显著不相关C.在相关系数和测定次数确定时，相关性与显著性水平α的取值有关D.α=0.01时，y与x之间显著不相关
考题
某饮料公司想通过以往的销售数据(如表8-1所示)来了解饮料销售量与气温之间是否存在相关关系，以便为公司在制定生产计划和做出销售决策时提供依据。根据上述资料请回答：寻找变量销售量y和气温x的关系，最适宜的方法有( )。A．画散点图B．通过相关表，观察两变量变化关系C．计算相关系数D．计算回归系数
考题
某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现在统计了26窑的数据，求得的结果为：，假定在显著性水平α=0.05上查表得到相关系数的临界值为0.388，F分布的临界值为4.26。利用以上数据回答下列问题1～6：下列叙述正确的是( )。A．x与y的相关系数是0.014B．x与y的相关系数是0.714C．在0.05水平上y与x具有线性相关关系D．在0.05水平上y与x没有线性相关关系
考题
根据下列材料，请回答下列各题 某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗Lxx=41.566，Lxy=37.31，Lyy=65.686 又假定在显著性水平0.05上查表得到相关系数的临界值为0.388，F分布的临界值为4.26。 利用以上数据回答下列问题(1)～(6)： 下面正确的叙述是（ ）。A.x与y的相关系数是0.014B.x与y的相关系数是0.714C.在0.05水平上y与x具有线性相关关系D.在0.05水平上y与x没有线性相关关系
考题
根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。X的离均差平方和为A.20B.30C.40D.45E.0.7071
考题
X与Y的相关系数为A．20B．30C．40D．45E．0.7071 根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。
考题
Y的离均差平方和为A．20B．30C．40D．45E．0.7071 根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5，反应变量Y的方差为4.0，X与Y的相关系数平方值为0.5。
考题
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
计算的估计标准误差为（）。A.1265．98
B.63．37
C.1281．17
D.399．1
考题
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
下列关于判定系数R2的说法，正确的有（）。A.残差平方和越小，R2越小
B.残差平方和越小，R2越大
C.R2=1时，模型与样本观测值完全拟合
D.R2越接近于1，模型的拟合程度越高
考题
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。
方差分析表中空格的数据分别为（）。A.4015．807和399．1
B.4015．807和0．0025
C.0．9755和399．1
D.0．0244和0．0025
考题
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
计算的相关系数为（）。A.0．9844
B.0．9855
C.0．9866
D.0．9877
考题
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。
计算的相关系数为（）。A.0．9844
B.0．9855
C.0．9866
D.0．9877
考题
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。
计算的估计标准误差为（）。A.1265．98
B.63．37
C.1281．17
D.399．1
考题
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
计算的判定系数为（）。A.0．9856
B.0．9855
C.0．9756
D.0．9677
考题
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
方差分析表中空格的数据分别为（）。A.4015．807和399．1
B.4015．807和0．0025
C.0．9755和399．1
D.0．0244和0．0025
考题
某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(α=0.05)，如表5 -4所示。
表5 -4
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
计算的相关系数为()。
A.0.9844
B.0.9855
C.0.9866
D.0.9877
考题
某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(α=0.05)，如表5 -4所示。
表5 -4
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
计算的判定系数为()。
A.0. 9856
B.0.9855
C.0.9756
D.0.9677
考题
某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(α=0.05)，如表5 -4所示。
表5 -4
请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
方差分析表中空格的数据分别为()。
A.4015. 807和399.1
B.4015. 807和0.0025
C.0. 9755和399.1
D.0.0244和0.0025
考题
在一个研究想考察身高和血压的关系，研究者测量了16个成年男性的身高（X，以cm为单位）和血压（Y ，以mmHg为单位）。根据下面的主要数据回答问题：
(1)指出分析这些数据的适合的方法是什么，并解释。(2)请计算Pearson相关系数。(3)结合上一步所计算出的相关系数，并根据所附的相关系数临界值表，判断身高和血压是否有关系(α=0.05)。
考题
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了16个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为280，回归系数为1.6，回归平方和SSR=1503000，残差平方和SSE=38000。 要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入80000元，根据回归方程估计商品的销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
考题
经计算，一组变量（n=8）的相关关系γ=0.752，查相关关系临界值表，γ0.05，6=0.707，γ0.01，6=0.834。对变量间相关关系评价不正确的是（）。A、α=0.05时，y与x之间显著相关B、α=0.05时，y与x之间显著不相关C、α=0.01时，y与x之间显著不相关D、在相关系数和测定次数确定时，相关性与显著性水平α的取值有关
考题
计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了20个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为364，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1602708.6，残差平方和SSE=40158.07。要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。
考题
单选题广告费用增效率的计算公式是（）A
（广告费/销售量）X100%B
（销售量增长率/广告费用增长率）X100C
（广告费用增长率/销售量增长率）X100%D
（销售量/广告费）X100%
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