为研究居民的收入水平与购买商业保险额之间的关系,对某地区居民进行随机抽样调查,调查结果显示收入水平X与购买商业保险额Y之间的相关系数为0.428。根据以上研究结果可以得出()。
该地区所有居民的收入水平X与购买商业保险额Y之间的相关系数也是0.428
购买商业保险额变量中大约有18%可以由居民的收入水平X与购买商业保险额Y之间的线性关系解释
如果该地区居民收入水平降低,肯定会导致购买商业保险的数额减少
由于这两个变量的相关系数较低,说明居民的收入水平与购买商业保险之间不存在线性关系
每一吨铸铁成本y(元)随铸铁废品率x(%)变动的回归方程为y=56+8x,这意味着( )。
废品率每增加1%,成本每吨增加64元
废品率每增加1%,成本每吨增加8%
废品率每增加1%,成本每吨增加8元
废品率每增加1%,成本每吨为56元
相关关系中,两个变量的关系是对等的,从而变量x对变量y的相关,同变量y对变量x的相关( )。
是同一问题
不一定相同
有联系但是不是一个问题
完全不同
相关系数检验的假设是( )。
H0﹕相关系数显著,H1﹕相关系数不显著
H0﹕相关系数=1,H1﹕相关系数≠1
H0﹕相关系数=0,H1﹕相关系数≠0
H0﹕相关系数≠0,H1﹕相关系数=0
根据模型概要表,说明因变量Y与自变量(X)之间的相关系数为( )。
0.921
0.848
0.837
0.888
关于估计标准误差,下列说法正确的是( )。
数值越大,说明回归直线的代表性越大
数值越大,说明回归直线的代表性越小
数值越大,说明回归直线的实用价值越大
数值越大,说明回归直线的实用价值越小
根据回归分析的方差分析表,可以计算出F值为( )。
5.59
0.85
78.23
12.72
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
在相关分析中,由于样本的随机性、样本容量少等原因,常常要对其进行相关系数的检验,其检验的假设为( )。
H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在显著相关关系
H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在正的显著相关关系
H0: 两变量之间不存在显著相关关系H1: 两变量之间存在负的显著相关关系
H0: 两变量之间不存在显著的线性相关关系H1: 两变量之间存在显著的线性相关关系
现象之间相互依存关系的程度越低,则相关系数( )。
越小于0
越接近于-1
越接近于1
越接近于0