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
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
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
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