第八章 相关与回归分析习题Word格式文档下载.docx

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5．相关分析对资料的要求是（）。

A.两个变量均为随机的B.两个变量均不是随机的

C.自变量是随机的，因变量不是随机的D.自变量不是随机的，因变量是随机的

6.估计标准误差是反映（）。

A．平均数代表性的指标B．现象之间相关关系的指标

C.回归直线代表性的指标D．平均误差程度的指标

7．在计算相关系数之前，必须对两个现象进行（）

A.定性分析B．定量分析C．回归分析D.可比分析

8．现象之间相互依存关系的程度越低，则相关系数（

A.越小于0B.越接近于-l

C.超接近于1D.越接近于0

9．现象之间相互关系的类型有（）。

A.函数关系和因果关系B.相关关系和函数关系

C.相关关系和因果关系D.相关关系和回归关系

10．产品产量与单件成本的相关系数是-0.88，单位成本与利润率的相关系数是-0.94，产量与利润率之间的相关系数是0.81，因此（）。

A.产量与利润率的相关程度最高B.单位成本与利润率的相关程度最高

C.产量与单位成本的相关程度最高D．反映不出哪对变量的相关程度高

11．年劳动生产率z（千元）和工人工资y（元）之间的回归方程为z＝10+70y，意味着劳动生产率每提高1千元时，工人工资平均（）。

A．增加80元B．增加70元C．减少70元D．减少80元

12．计算估计标准误差的依据是（）。

A．因变量的随机数值B.因变量的总误差

C．因变量的回归误差D.因变量的剩余误差

13．下面的函数关系是（）

A..销售人员测验成绩与销售额大小的关系B.圆周的长度决定于它的半径

C.家庭的收入和消费的关系D.数学成绩与统计学成绩的关系

14．相关系数r的取值范围（）

A.-∞<

<

+∞B.-1≤

≤+1C.-1<

+1D.0≤

≤+1

15．若要证明两变量之间线性相关程度是高的，则计算出的相关系数应接近于（）

A.+1B.0C.0．5D.-0.1

16．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（）

A.线性相关还是非线性相关B.正相关还是负相关

C.完全相关还是不完全相关D.单相关还是复相关

17．某校经济管理类的学生学习统计学的时间（

）与考试成绩（y）之间建立线性回归方程

yC=a+b

。

经计算，方程为yC=200—0.8x，该方程参数的计算（）

A..a值是明显不对的B..b值是明显不对的

C.a值和b值都是不对的C.a.值和b值都是正确的

18．下列现象的相关密切程度最高的是（）

A.某商店的职工人数与商品销售额之间的相关系数0．87

B.流通费用水平与利润率之间的相关关系为-0．94

C.商品销售额与利润率之间的相关系数为0．51

D.商品销售额与流通费用水平的相关系数为-0．81

19．当相关系数r=0时，表明（）

A.现象之间完全无关B.相关程度较小

C.现象之间完全相关D.无直线相关关系

20．下列关系中，属于正相关关系的有（）

A.合理限度内，施肥量和平均单产量之间的关系

B.产品产量与单位产品成本之间的关系

C.商品的流通费用与销售利润之间的关系

D.流通费用率与商品销售量之间的关系

21．相关分析是研究（）

A.变量之间的数量关系B.变量之间的变动关系

C.变量之间的相互关系的密切程度D.变量之间的因果关系

22．在回归直线yC.=a+bx，b<

0，则x与y之间的相关系数（）

A.

=0B.

=lC.0<

1D.-1<

23．在回归直线yC.=a+bx中，b表示（）

A.当x增加一个单位，y增加a的数量

B.当y增加一个单位时，x增加b的数量

C.当x增加一个单位时，y的平均增加量

D.当y增加一个单位时，x的平均增加量

三、多项选择题

1．现象之间相互联系的类型有（）。

A.函数关系B.相关关系C.回归关系D.随机关系E．结构关系

2．判断现象之间有无相关关系的方法有（）

A.对客观现象作定性分析B.对客观现象作回归分析C.编制相关表

D.绘制相关图E.计算估计标准误差

3．下列现象中，属于负相关关系的有（）。

A.商品流转的规模越大，流通费用率则越低

B.播种面积增加，施肥量增加适当，总产量随之增加

C.产量增加，产品成本随之降低

D.煤层厚度增加，工人劳动生产率随之增加

4．相关分析中的正相关是指（）。

A.随一个变量增加，另一个变量相应增加B.随一个变量增加，另一个变量反而减少

C.随—个变量减少，另一个变量相应减少D.随一个变量减少，另一个变量反而增加

E．随一个变量变动，另一个变量保持不变

5．依据相关散点图可判定现象之间是（）。

A.正负相关B.完全相关C.线性相关D.曲线相关E.零相关

6．相关散点图（）。

A．适合于描绘各种现象之间的联系B.能判定现象之间有无相关关系

C.能大体判定现象之间的相关程度D.能准确反映现象之间相关程度的大小

E.能判定可采用的最佳数学模型

7．两个变量相关关系的种类有（）。

A.单相关B.复相关C.直线相关D.曲线相关E.正负相关

8．三个及以上变量相关关系的种类有（）。

9．下列属于相关关系的有（）。

A.农作物产量与施肥量之间B．家庭收入与生活费用支出之间

C.圆面积与圆的半径之间D.人的身高和体重之间

E．劳动生产率与机械化程度之间

l0．相关系数r（）。

A.适合于计算各种现象之间的相关关系B.能准确反映现象之间相关程度的大小

C．与估计标准误差成反比D.其正负完全取决于协方差

E．r越大，说明相关程度越高

11．直线相关分析的特点有（）。

A.两个变量是对等关系B.两个变量都是随机变量C.只能算出一个相关系数

D.相关系数可正可负E．r介于0一1之间

12．直线回归分析的特点有（）。

A．两个变量不是对等关系

B.两变量都是随机变量

C.利用最小平方法，可配合直线回归方程

D.自变量是给定的，因变量是随机的

13．回归直线方程中的两个变量x和y

A．一个是自变量，一个是因变量B.一个是给定的变量，另一个是随机变量

C.两个都是给定的变量D.两个都是随机变量

E.要根据研究目的来确定哪个是自变量，哪个是因变量

14．下列哪些现象之间的关系为相关关系（）

A.家庭收入与消费支出关系B.圆的面积与它的半径关系

C.广告支出与商品销售额关系D.单位产品成本与利润关系

E.在价格固定情况下，销售量与商品销售额关系

15．相关系数表明两个变量之间的（）

A.线性关系B.因果关系C.变异程度D.相关方向E相关的密切程度

16．对于一元线性回归分析来说（）

A.两变量之间必须明确哪个是自变量，哪个是因变量

B.回归方程是据以利用自变量的给定值来估计和预测因变量的平均可能值

C.可能存在着y依x和x依y的两个回归方程

D.回归系数只有正号

17．可用来判断现象相关方向的指标有（）

A.相关系数B.回归系数C.回归方程参数aD.估计标准误Ex、y的平均数

18．单位成本（元）依产量（千件）变化的回归方程为yC.=78-2x，这表示（）

A.产量为1000件时，单位成本76元B.产量为1000件时，单位成本78元

C.产量每增加1000件时，单位成本下降2元

D.产量每增加1000件时，单位成本下降78元

E当单位成本为72元时，产量为3000件

19．估计标准误的作用是表明（）

A.回归方程的代表性B.样本的变异程度C.估计值与实际值的平均误差

D.样本指标的代表性E总体的变异程度

20．销售额与流通费用率，在一定条件下，存在相关关系，这种相关关系属于（）

A.正相关B.单相关C.负相关D.复相关E完全相关

21．在直线相关和回归分析中（）。

A.据同一资料，相关系数只能计算一个B.据同一资料，相关系数可以计算两个

C.据同一资料，回归方程只能配合一个

D.据同一资料，回归方程随自变量与因变量的确定不同，可能配合两个

E回归方程和相关系数均与自变量和因变量的确定无关

22．相关系数r的数值（）

A.可为正值B.可为负值C.可大于1D.可等于-1E可等于1

23．从变量之间相互关系的表现形式看，相关关系可分为（）

A.正相关B.负相关C.直线相关D.曲线相关E不相关和完全相关

24．确定直线回归方程必须满足的条件是（）

A.现象间确实存在数量上的相互依存关系B.相关系数r必须等于1

C.y与x必须同方向变化D.现象间存在着较密切的直线相关关系

E相关系数r必须大于0

25．当两个现象完全相关时，下列统计指标值可能为（）

A.r=1B.r=0C.r=-1D.Syx=0ESyx=1

26．配合直线回归方程是为了（）

A.确定两个变量之间的变动关系B.用因变量推算自变量

C.用自变量推算因变量D.两个变量相互推算E确定两个变量间的相关程度

27．相关系数与回归系数（）

A.回归系数大于零则相关系数大于零B.回归系数小于零则相关系数小于零

C.回归系数大于零则相关系数小于零D.回归系数小于零则相关系数大于零

E回归系数等于零则相关系数等于零

四、判断题

1．所有现象之间的相互联系，都是通过数量关系反映出来。

（）

2．函数关系是一种广义的相关关系。

3．某煤矿企业原煤产量增加，吨煤成本降低，这种关系属于函数关系。

4．两个相关变量，一变量随另一变量增加而增加是正相关；

一变量随另一变量减少而减少是负相关。

5．相关关系和函数关系都属于完全确定性的依存关系。

（）

6．相关系数r等于0，说明两变量之间不存在相关关系。

7．相关系数r＝0.9，说明两变量之间可能存在正相关，也可能存在负相关。

8．两变量之间的相关关系表现为线性关系；

三个或三个以上变量之间的相关关系友现为曲线相关。

9．完全相关说明相关系数等于1。

10．现象之间相关的方向是一成不变的。

11．现象之间相关程度的高低，取决于相关系数r的大小。

12．确定哪个是自变量，哪个是因变量，在这点上相关分析和回归分析是一致的。

13．在直线相关的条件下，自变量和因变量互换时，对所计算的相关系数和所配合的回归方程没有影响。

14．利用最小平方法配合的直线回归方程要求：

实际测定的所有相关点到直线上的距离的平方和为零。

（）

15．在相关关系中，如果两个变量只存在依存关系而没有明显的因果关系，这时要根据研究目的确定自变量和因变量。

16．相关系数与回归系数的正负方向是一致的。

17．剩余误差是计算估计标准误差的依据。

18．相关系数越大，估计标准误差越小；

相关系数越小，估计标准误差越大，即两者成反比关系。

19．决定系数和相关系数都可以反映现象相关程度的高低。

20．如果两个变量的变动方向一致，同时呈上升或下降趋势，则二者是正相关关系。

（）

21．假定变量x与y的相关系数是0．8，变量m与n的相关系数为—0．9，则x与y的相关密切程度高。

22．当直线相关系数r=0时，说明变量之间不存在任何相关关系。

（）

23．相关系数r有正负、有大小，因而它反映的是两现象之间具体的数量变动关系。

24．在进行相关和回归分析时，必须以定性分析为前提，判定现象之间有无关系。

25．回归系数b的符号与相关系数r的符号，可以相同也可以不相同。

26．在直线回归分析中，两个变量是对等的，不需要区分因变量和自变量。

27．相关系数r越大，则估计标准误差Sxy值越大，从而直线回归方程的精确性越低（）

28．进行相关与回归分析应注意对相关系数和回归直线方程的有效性进行检验。

29．工人的技术水平提高，使得劳动生产率提高,这种关系是一种不完全的正相关关系。

30．正相关指的就是两个变量之间的变动方向都是上升的。

31．回归分析和相关分析一样所分析的两个变量都一定是随机变量。

32．相关的两个变量，只能算出一个相关系数。

33．一种回归直线只能作一种推算，不能反过来进行另一种推算。

五、简答题

1．简述相关关系和函数关系的区别和联系。

2．简述狭义相关分析和回归分析的区别和联系。

3．判定现象是否存在相关关系的方法有哪些?

4．相关系数r的意义是什么?

怎样用相关系数r来判别现象的相关程度?

5．如何确定相关关系中的自变量和因变量?

6、举例说明什么是正相关，负相关和零相关?

7．简述相关系数r与回归系数b的关系。

8．直线回归方程中y=a+bx，参数a、b是怎样求得的?

它们代表什么意义?

9．构造直线回归模型应具备哪些条件?

10．什么是估计标准误差?

其作用如何?

11．应用相关与回归分析应注意哪些问题?

六、计算分析题

1．有10个同类企业的生产性固定资产年平均价值和工业总产值资料如下：

企业编号

生产性固定资产价值（万元）

工业总产值（万元）

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

318

910

200

409

415

502

314

1210

1022

1225

524

1019

638

815

913

928

605

1516

1219

1624

合计

6525

9801

（1）说明两变量之间的相关方向；

（2）建立直线回归方程；

（3）计算估计标准误差；

（4）估计生产性固定资产（自变量）为1100万元时总产值（因变量）的可能值。

2．检查5位同学统计学的学习时间与成绩分数如下表：

每周学习时数

学习成绩

13

40

60

50

70

90

要求：

（1）由此计算出学习时数与学习成绩之间的相关系数；

（2）建立直线回归方程；

（3）计算估计标准误差。

3．某种产品的产量与单位在成本的资料如下：

产量（千件）x

单位成本（元/件）y

73

72

71

69

68

（1）计算相关系数r，判断其相关议程和程度；

（2）建立直线回归方程；

（3）指出产量每增加1000件时，单位成本平均下降了多少元？

4．某地高校教育经费（x）与高校学生人数（y）连续6年的统计资料如下：

教育经费（万元）x

在校学生数（万人）y

316

343

373

393

418

455

11

16

18

20

22

25

（1）建立议程回归直线方程，估计教育经费为500万元的在校学生数；

（2）计算估计标准误差。

5．设某公司下属十个门市部有关资料如下：

门市部编号

职工平均销售额（万元）

流通费用水平（%）

销售利润率（%）

2．8

3．3

1．8

7．0

3．9

2．1

2．9

4．1

4．2

2．5

12．6

10．4

18．5

3．0

8．1

16．3

12．3

6．2

6．6

16．8

（1）确立适宜的回归模型；

（2）计算有关指标，判断这三种经济现象之间的相关紧密程度。