某汽車(chē)生產(chǎn)商欲了解廣告費(fèi)用(x)對(duì)銷(xiāo)售量(y)的影響,收集了過(guò)去12年的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算得到下面的方差分析表(O1=0.05),如表5—4所示。
A.0.9856
B.0.9855
C.0.9756
D.0.9677
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某汽車(chē)生產(chǎn)商欲了解廣告費(fèi)用(x)對(duì)銷(xiāo)售量(y)的影響,收集了過(guò)去12年的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算得到下面的方差分析表(O1=0.05),如表5—4所示。
A.1265.98
B.63.37
C.1281.17
D.399.1
某汽車(chē)生產(chǎn)商欲了解廣告費(fèi)用(x)對(duì)銷(xiāo)售量(y)的影響,收集了過(guò)去12年的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算得到下面的方差分析表(O1=0.05),如表5—4所示。
A.0.9844
B.0.9855
C.0.9866
D.0.9877
E.0.9756
某汽車(chē)生產(chǎn)商欲了解廣告費(fèi)用(x)對(duì)銷(xiāo)售量(y)的影響,收集了過(guò)去12年的有關(guān)數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算得到下面的方差分析表(O1=0.05),如表5—4所示。
A.4015.807和399.1
B.4015.807和0.0025
C.0.9755和399.1
D.0.0244和0.0025
對(duì)某地區(qū)失業(yè)人員進(jìn)行調(diào)查,得到有關(guān)失業(yè)周數(shù)、失業(yè)者年齡和受教育年限等資料,對(duì)此資料進(jìn)行相關(guān)與回歸分析后所得的結(jié)果如表5—1、表5—2所示。
63880,試計(jì)算與回答下列題目。
A.Y與X之間存在線性相關(guān),但關(guān)系不顯著
B.Y與X之間不存在線性相關(guān)關(guān)系
C.Y與X之間不存在非線性相關(guān)關(guān)系
D.Y與X之間存在顯著線性相關(guān)關(guān)系
對(duì)某地區(qū)失業(yè)人員進(jìn)行調(diào)查,得到有關(guān)失業(yè)周數(shù)、失業(yè)者年齡和受教育年限等資料,對(duì)此資料進(jìn)行相關(guān)與回歸分析后所得的結(jié)果如表5—1、表5—2所示。
63880,試計(jì)算與回答下列題目。
A.失業(yè)周數(shù)與年齡有顯著的相關(guān)關(guān)系
B.失業(yè)周數(shù)與受教育年限有顯著的相關(guān)關(guān)系
C.年齡和受教育年限有顯著的相關(guān)關(guān)系
D.年齡和受教育年限沒(méi)有顯著的相關(guān)關(guān)系
最新試題
假定變量x與y的相關(guān)系數(shù)是0.65,變量m與n的相關(guān)系數(shù)為-0.91,則x與y的相關(guān)密切程度高。
計(jì)算的相關(guān)系數(shù)為()。
當(dāng)直線相關(guān)系數(shù)r=0時(shí),說(shuō)明變量之間不存在任何相關(guān)關(guān)系。
進(jìn)行相關(guān)與回歸分析應(yīng)注意對(duì)相關(guān)系數(shù)和回歸直線方程的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。
在直線回歸分析中,兩個(gè)變量是對(duì)等的,不需要區(qū)分因變量和自變量。
在多元線性回歸中t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是等價(jià)的。
利用上述回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè),如果每人每月銷(xiāo)售額X為5000元,則利潤(rùn)率Y應(yīng)該為()。
如果兩個(gè)變量的變動(dòng)方向—致,同時(shí)呈上升或下降趨勢(shì),則二者是正相關(guān)關(guān)系。
計(jì)算的判定系數(shù)為()。
如果變量x與y之間沒(méi)有線性相關(guān)關(guān)系,則相關(guān)系數(shù)r=0。