统计学原理习题(1).docx

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1、统计学原理习题(1)统计学原理习题(1) 本文关键词：统计学，习题，原理统计学原理习题(1) 本文简介：第七章相关分析一、单项选择题1确定回来方程时，对相关的两个变量要求（C）。都是随机变量都不是随机变量只需因变量是随机变量只需自变量是随机变量2年劳动生产率x（千元）和职工工资Y（元）之间的回来方程为Y=10+73x。这意味着年劳动生产率每提高1千元时，职工工资平均（A）增加7统计学原理习题(1) 本文内容：第七章相关分析一、单项选择题1确定回来方程时，对相关的两个变量要求（C）。都是随机变量都不是随机变量只需因变量是随机变量只需自变量是随机变量2年劳动生产率x（千元）和职工工资Y（元）之间的

2、回来方程为Y=10+73x。这意味着年劳动生产率每提高1千元时，职工工资平均（A）增加73元削减73元增加80元削减80元3.用最少平方法协作的趋势线，必需满意的一个基本条件是（）（1）（y-yc）2=最小值（2）（y-yc）=最小值（3）（y-yc）2=最大值（4）（y-yc）=最大值4在正态分布条件下，以2Syx(提示：Syx为估计标准误差)为距离作平行于回来直线的两条直线，在这两条平行直线中，包括的视察值的数目大约为全部视察值的（）68.27%90.11%95.45%101.73%5合理施肥量与农作物亩产量之间的关系是（）函数关系单向因果关系互为因果关系严格的依存关系6.相关关系是指变量

3、之间（）（1）严格的关系（2）不严格的关系（3）随意两个变量之间关系（4）有内在关系的但不严格的数量依存关系7.已知变量X与Y之间的关系，如图所示，其相关系数计算出来放在四个备选答案之中，它是（）（1）0.29（2）-0.88（3）1.03（4）0.1018.在用一个回来方程进行估计推算时，（）（1）只能用因变量推算自变量（2）只能用自变量推算因变量（3）既可以用因变量推算自变量，也可以用自变量推算因变量（4）不需考虑因变量和自变量问题9假如变量x和变量y之间的相关系数为1，这说明两个变量之间是（）低度相关关系完全相关关系高度相关关系完全不相关10已知某工厂甲产品产量和生产成本有干脆关系，在这

4、条直线上，当产量为1010时，其生产成本为30000元，其中不随产量改变的成本为6000元，则成本总额对产量的回来直线方程是（）yc=6000+24xyc=6+0.24xyc=24+6000xyc=2400+6x11.若已知（x）2是（y）2的2倍，（x）（y）是（y）2的1.2倍，则相关系数r=()（1）（2）（3）（4）12每吨铸件的成本（元）和每一工人劳动生产率（吨/人）之间的线性回来方程为y=3002.5x，这说明劳动生产率提高1吨，成本（）（1）减低2101.5元（2）提高2101.5元（3）提高2.5元（4）减低2.5元13.下列直线回来方程中，（）是错误的。（1）y=35+0.3

5、x,r=0.8（2）y=-124+1.4x,r=0.89（3）y=182.2x,r=0.74（4）y=-87-0.9x,r=-0.914.多元线性回来方程yc=a+b1x1+b2x2+b3x3中，b2说明（）（1）x2与yc之间的相关程度（2）x2每改变一个单位，yc平均改变多少单位（3）当x1,x3不变时，x2每改变一个单位，yc平均改变多少单位（4）在影响yc的全部因素不变时，x2每改变一个单位，yc平均改变多少单位15.当每个相关变量之间只有协作一条回来直线的可能，那么这两个变量之间的关系是（）（1）明显因果关系（2）自身相关关系（3）完全相关关系（4）不存在明显因果关系而存在相互联系二

6、、推断题1相关系数是测定两个变量之间关系亲密程度的唯一方法。()2甲产品产量与单位成本的相关系数是0.9,乙产品的产量与单位成本的相关系数是0.8，因此乙比甲的相关程度高。（）3零相关就是不相关。（）4两个变量中不论假定哪个变量为自变量x,哪个为因变量y，都只能计算一个相关系数。（）5产品的总成本随着产量增加而上升，这种现象属于函数关系。（）6如两组资料的协方差相同，则说明这两组资料的相关方向也相同。（）7.积差法相关系数r实质上就是两变量离差系数乘积的平均数。（）8.有直线回来方程yc=-450+2.5x,可知变量x与y之间存在正相关关系。（）9.回来系数b大于0或小于0时，则相关系数r也是

7、大于0或小于0。()10.当变量x与y之间存在严格的函数关系时，x倚y回来直线和y倚x的回来直线才能重合。（）三、计算题1生产同种产品的6个企业的产量和单位产品成本的资料如下：企业序列号产量（4件）x单位成本（元）y125223543452444855486646要求计算产量与单位产品成本之间的相关关系。2.依据50个学生的中文成果和英文成果进行计算，中文成果的标准分为9.75分，英文成果的标准分为7.9分，两种成果的协方差为73分，由上述资料计算相关系数，并对中文成果和英文成果的相关方向和相关作出说明。3.为了了解某公司员工的工龄与其工作效率之间的相关性，该公司人力资源管理处进行了一项探讨，

8、其目的是想依据探讨成果预估员工的工作效率，随机抽取样本如下：员工工龄效率分数小叶16老王205小蒋63小李85小孙22小徐21老唐415小朱38要求：（1）将原始数据描述散点图，并推断工龄和效率分数之间是否有相关性？（2）计算相关系数，说明相关程度。4.某汽车厂要分析汽车货运量与汽车拥有量之间的关系，选择部分地区进行调查，资料如下：年份汽车货运量（x）(亿吨/千米)汽车拥有量（y）（万辆）191014.10.27191014.50.31110195.60.3520006.00.4020016.40.5220026.80.5520037.50.5820048.50.6020229.80.6520

9、2211.00.73要求：（1）依据资料作分散图。（2）求相关系数（3）协作简洁线性回来方程。（4）对线性回来方程进行显著性检验（假设显著性水平=0.05）5.我国7个地区某年的人均生产总值（GDP）和人均消费水平统计数据：地区序号人均GDP(元)人均消费水平地区1224607326地区2112264490地区33454711546地区448512396地区554442208地区626621608地区745492035（1）人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。（2）计算两个变量之间的线性关系，说明两个变量之间的关系强度。（3）拟合直线回来方程，并说明

10、回来系数的实际意义。（4）计算判定系数，并说明其意义，（5）检验回来方程线性关系的显著性。（=0.05）（6）假如某地区人均GDP为15000元，预期其人均消费水平。6.某市电子工业公司有15个所属企业，其中14个企业2022年的设备实力和劳动生产率统计数据如下表：企业编号设备实力（千瓦/小时）x劳动生产率（千元/人）y12.86.722.86.933.07.242.97.353.48.463.98.874.09.184.89.894.910.6105.210.7115.411.1125.511.8136.212.1147.012.4（1）绘制散布图，并且建立直线回来方程。（2）当某一企业的年

11、设备实力达到8.0千瓦/小时，试预料其劳动生产率。（3）计算估计标准误差。（4）对回来方程进行显著性检验（设显著性水平为=0.05）7某地区110132022年粮食产量、牲畜头数和有机肥量有关资料如下：年份粮食产量（亿千克）有机肥（万吨）x1牲畜头数（万头）x211013254415110142342151101524451411016534516191012446151910125441711019264616200026461520012544152002274616200328451820043048202022315019依据上表资料：（1）建立多元线性回来方程;（2）计算二元回来方程

12、的判定系数和估计标准误差；（3）假如已知2022年有机肥施有量为52万吨，牲畜头数为21万头，预料该年粮食产量为多少？8.有8个企业的可比产品成本降低率和销售利润资料如下表：企业编号可比产品成本降低率销售利润（万元）12.14.1224.5338.143.210.554.525.464.325753583.923.4要求计算：（1）相关系数r；（2）直线回来方程；（3）说明回来系数b的经济涵义；（4）估计标准误差。9.某工业企业某种产品产量与单位成本资料如下：年份110192000200120022003200420222022产品产量（万件）23434567单位成本（元/件）73737373

13、69686665要求：（1）依据上述资料，绘制相关图，判别该数列相关与回来的种类；（2）协作适当的回来方程；（3）依据回来方程，指出每当产品产量增加1万件时，单位成本的改变状况：（4）计算相关系数和估计标准误差。第七章练习题答案一、1(3)2(1)3(1)4(3)5(2)6(4)7(4)8(2)9(2)10(1)11(2)12(4)13(3)14(3)15(1)二、12345678910三、1.r=0.822.(1)r=0.9348(2)中文成果和英文成果为高度正相关3.(1)没有高度相关(2)r=0.3531低度相关4.(2)r=0.956(3)yc=0.027+0.0668x(4)tb=(

14、b)Sb(Sb=0.00734)=0.0668/0.00734=9.227|tb|t/2=2.306拒绝H0，说明汽车货运量与汽车拥有量之间存在线性关系；汽车货运量是影响汽车拥有量的显著因素。5.(1)散点图（略）。二者之间为高度的正线性相关关系。(2)r=0.9101,二者之间为高度的正线性相关关系。(3)拟合的回来方程为：yc=734.48+0.3087x。回来系数为0.31表示人均GDP每增加1元，人均消费水平平均约增加0.31元。(4)判定系数r2=0.1016。表明在人均消费水平的变差中，有101.6%是由人均GDP确定的。(5)检验统计量tb=36.76t0.05=2.57,拒绝原

15、假设，线性关系显著。(6)y15000=734.48+0.308715000=5366.101(元)6.(1)yc=3.1+1.45x(2)yc=14.7(3)Syx=0.2762(4)tb=(b)/Sb(Sb=0.056)=1.45/0.056=25.89|tb|=25.89t/2=2.179拒绝H0，说明设备实力与劳动生产率之间存在线性关系，设备实力是影响劳动生产率的显著因素。7.(1)yc=12.8326+0.5803x1+0.7624x2(2)r2=0.8356Syx1x2=1.10101(3)yc=33.35248.(1)r=0.101(2)yc=18.64+10.18x(3)b=10.18，说明可比产品成本降低率每增加1%，销售利润平均增加10.18万元(4)Syx=2.1019.(1)线性相关关系，协作简洁直线回来方程(2)yc=77.311.81x(3)当产量增加1万件时，单位成本就削减1.81元(4)r=0.9689Syx=0.83349第28页 共28页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页第 28 页 共 28 页