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《统计专业技术资格考试-初中级统计专业综合分类模拟题13》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、初中级统计专业综合分类模拟题13一、判断题丄、回归分析屮的估计标准误差反映了实际观测值与回归估计值Z间的差异程度。2、在任何相关条件下，都可以用相关系数说明变量之间相关的密切程度。3、相关系数的大小与数据的计量尺度无关。4、相关关系不是因果关系。5、相关关系即为函数关系。6、估计线性回归方程亍=0。中的回归参数00、旳时，普遍采用的估计准则是最小二乘准则。7、只有当相关系数接近于1时，才能说明两变量之间存在高度相关关系。8、一元线性回归方程屮的两个待定系数0］与山的估计值，一般要用最小二乘法作出估计。9、相关分
2、析侧重于考察变量之间相关关系的密切程度，冋归分析则侧重于考察变量之间数值变化规律。10、相关关系是指变量与变量之间存在着一种确定性的数量依存关系。11＞在相关分析屮，相关系数既可测定直线相关，也可测定曲线相关。12、当抽取的样本不同时，对同一总体冋归模型估计的结果也有所不同。13.检验一元线性回归方程中回归系数的显著性，只能采用F检验。14＞在多兀线性回归屮t检验和F检验是等价的。二、综合应用题为预测我国居民家庭对电力的需求量，建立了我国居民家庭电力消耗量（单位：千瓦小时）与可支配收入（X”单位：百元）、居住面
3、积（X2,单位：平方米）的多元线性回归方程，如下所示：P=1243068+（）・5464X,+0.2562X.请根据上述结果，从下列备选答案中选岀正确答案。15、对于多元线性回归模型，以下假设中正确的有oA.因变量与自变量Z间的关系为线性关系B.随机误差项的均值为1C・随机误差项之间是不独立的D.随机误差项的方差是常数16、回归系数［32=0.2562的经济意义为oA.我国居民家庭居住而积每增加1年丽7居民家庭电力消耗量平均增加0.2562千瓦小时B.在可支配收入不变的情况下，我国居民家庭居住面积每增加1平方米
4、，居民家庭电力消耗量平均增加0・2562千瓦小吋C.在可支配收入不变的情况下，我国居民家庭居住面积毎减少1平方米，居民家庭电力消耗量平均增加0・2562千瓦小时A.我国居民家庭居住面积每增加丄平方米，居民家庭电力消耗量平均减少0.2562千瓦小时17、根据计算上述回归方程式的多重判定系数为0.9235,其正确的含义是oA.在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量X］和X2解释B.在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量&解释C・在Y的总变差中，有92.35%可以由解释变量X2解释D.在Y的变化中，有92
5、.35%是由解释变量X］和X2决定的18、根据样本观测值和估计值计算回归系数旳的t统计量，其值为t=8.925,根据显著性水平(a=0・05)与自由度，由t分布表查得t分布的右侧临界值为2.431,因此，可以得出的结论有。A.接受原假设，拒绝备择假设B.拒绝原假设，接受备择假设AC.在95%的置信水平下，“2是由旳=0这样的总体产生的D.在95%的置信水平下，居住面积对居民家庭电力消耗量的影响是显著的19、检验回归方程是否显著，正确的假设是oA・Ho：山=02=0;Hi：0川02*0B・Ho：工0；Hi：Pi^
6、(32=0C.Ho：旳邙2弄0；Hi：山=02工0D.Ho：0尸02=0；Hi：至少有一个不为零对某地区失业人员进行调查，得到有关失业周数、失业者年龄和受教育年限等资料，对此资料进行相关与回归分析后所得的结果如表1、表2所示。表1年龄受教育年限失业周数相关系数0.580.01相关系数检验概率0.0000・96表2F值F临界值F检验概率失业周数与年龄24.014.080.00又已矢［In=50,A二34・6,^y=2168,SX=1730,EXY=80083,EX2=63880,试计算与回答下列题口。20、由相关
7、分析表1可知oA.失业周数与年龄有显著的相关关系B.失业周数与受教育年限有显著的相关关系C.年龄和受教育年限有显著的相关关系D.年龄和受教育年限没有显著的相关关系21、相关系数检验的假设是oA・Hz相关系数显著，H"相关系数不显著B.H0:相关系数=1,Hi：相关系数刘C.Ho：相关系数=0,H1：相关系数A0D.Ho：相关系数M0,H1：相关系数=022、由回归分析表可知，失业周数与年龄拟合的回归方程方差分析检验结果说明oA.Y与XZ间存在线性相关，但关系不显著B.Y与X之间不存在线性相关关系C・Y与X之间不
8、存在非线性相关关系D.Y与XZ间存在显著线性相关关系23、根据所给资料，计算回归系数为oaPo=2O.43,B=（）.66b.p0=-&86,g=1.51cBo二-20.43,&=0.66d.Bo=&86,0]=-1.5124、在求解上述回归系数过程中，利用了最小二乘估计准则，这种估计的实质是使A.工（1泞=最小值B.X（r-r）2=最小值c.s（^-n=oD.Z（K-r）=o现有
