回归分析的目的有( )。
确定两个变量之间的变动关系
用因变量推算自变量
用自变量推算因变量
两个变量相互推算
确定两个变量间的相关程度
相关关系按其变动方向的不同可分为( )。
完全相关
负相关
非线性相关
不完全相关
正相关
估计标准误差的作用是表明( )。
回归方程的代表性
样本的变异程度
估计值与实际值的平均误差
样本指标的代表性
总体的变异程度
回归系数和相关系数的符号是一致的,其符号均可用来判断现象( )。
线性相关还是非线性相关
正相关还是负相关
完全相关还是不完全相关
单相关还是复相关
根据相关系数r的特点,下列对r取值的意义表述正确的是( )。
r 值若趋近于+1,表示 x与y变量之间线性相关程度密切,趋近于-1表示不密切
r=0表示两个变量之间不存在任何相关关系
在大多数情况下, 0≤丨r丨<1表示 x与y变量之间存在一定的线性关系
丨r丨永远不会等于1
-15
-3
3
16
在一元线性回归分析中,若相关系数为r,回归方程拟合程度最好的是( )。
r=0.75
r=-0.97
R2=0.75
R2=0.90
对居民收入Y与消费支出X的几组不同样本数据拟合直线回归方程中可能正确的是()。
Y=-40+9X
Y=120-10X
Y=130-3X
Y=-16-8X
回归系数的含义为()。
洗洁精含量增加一个单位,泡沫高度平均增加0.755 毫米
洗洁精含量增加一个单位,泡沫高度平均增加9.50 毫米
泡沫高度增加一个单位,洗洁精含量平均增加4.22毫米
泡沫高度增加一个单位,洗洁精含量平均增加2.679毫米
下列现象的相关密切程度最高的是( )。
某商店的职工人数与商品销售额之间的相关系数是0.87
流通费用水平与利润率之间的相关关系为-0.92
商品销售额与利润率之间的相关系数为0.51
商品销售额与流通费用水平的相关系数为-0.81