某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。计算的估计标准误差为（）。A.1265．98 B.63．37 C.1281．17 D.399．1

题目
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。



计算的估计标准误差为（）。

A.1265．98
B.63．37
C.1281．17
D.399．1
相似考题

1.考察温度对某一化工产品得率的影响，特选5种不同温度进行试验，并在同一温度下各进行3次重复试验，试验结果如表2.2-3所示。利用上述数据可计算得到：进行单因子方差分析时，涉及( )个正态总体。A．3B．5C．10D．15

2.某饮料公司想通过以往的销售数据(如表8-1所示)来了解饮料销售量与气温之间是否存在相关关系，以便为公司在制定生产计划和做出销售决策时提供依据。根据上述资料请回答：寻找变量销售量y和气温x的关系，最适宜的方法有( )。A．画散点图B．通过相关表，观察两变量变化关系C．计算相关系数D．计算回归系数

3.已知A、B、C三种产品的有关资料，如表4-3所示。根据上述资料请回答：三种产品的销售量指数计算公式为( )。

4.从某合金钢中含碳量x与某性能指标y的10组数据，得如表2.2-2所示结果。x与y的相关系数为( )。A．-0.93B．0.93C．0.95D．-0.95

更多“某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。 ”相关问题

  • 第1题：

    一批由同种原料织成的布，用5种不同的印染工艺处理后进行缩水率试验。已知每种印染做4次试验，并由测试结果计算得到方差分析的主要结果，如表2.1-7所示。

    请根据表中数据分析下列问题：

    因子A(印染)的自由度( )。

    A．fA=4

    B．fA=5

    C．fA=15

    D．fA=20


    正确答案：A
    解析：根据题意，因子A的自由度为5-1=4。

  • 第2题：

    一批由同种原料织成的布，用5种不同的印染工艺处理后进行缩水率试验。已知每种印染做4次试验，并由测试结果计算得到方差分析的主要结果，如表所示。

    请根据表中数据分析下列问题：
    因子A（印染）的自由度（ ）。
    A. fA=4 B. fA=5 C.fA=15 D. fA=20


    答案：A
    解析：
    根据题意，因子A的自由度为5-1 =4。

  • 第3题：

    从某合金钢中含碳量x与某性能指标y的10组数据，得如表所示结果。

    x与y的相关系数为（ ）。
    A. -0.93 B. 0.93 C. 0.95 D. -0.95


    答案：D
    解析：
    。

  • 第4题：

    某市有电子工业企业14家，有企业的设备能力x(KW/人)与劳动生产率y(千元/人)的统计数据，其部分中间结果如表所示。


    在方差分析表中，F值为（ ）。

    A. 24. 8413 B. 29. 8125 C.248.413 D. 298. 096


    答案：D
    解析：

  • 第5题：

    某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。

    请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
    计算的估计标准误差为（）。

    A.1265．98
    B.63．37
    C.1281．17
    D.399．1

    答案：B
    解析：

    63．37。

  • 第6题：

    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5—1、表5—2所示。





    63880，试计算与回答题目。

    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（）。

    A.Y与X之间存在线性相关，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之间不存在非线性相关关系
    D.Y与X之间存在显著线性相关关系

    答案：D
    解析：
    在方差分析检验法中，如果统计量的观测值F大于相应的临界值，则可认为Y与X的线性相关关系是显著的；否则便认为Y与X的线性相关关系不显著。由表5—2知，F值=24．01>F临界值=4．08，故Y与X之间存在显著线性相关关系，也可以根据F检验概率P=0．00判断知Y与X之间存在显著线性相关关系。

  • 第7题：

    某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。



    计算的相关系数为（）。

    A.0．9844
    B.0．9855
    C.0．9866
    D.0．9877

    答案：D
    解析：

  • 第8题：

    某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。

    请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
    方差分析表中空格的数据分别为（）。

    A.4015．807和399．1
    B.4015．807和0．0025
    C.0．9755和399．1
    D.0．0244和0．0025

    答案：A
    解析：
    均方(MS)是平方和(SS)除以其相应的自由度(d?)，即MS=SS／d?；MS=40158．07／10=4015．807；F=1602708．6／4015．807=399．1。

  • 第9题：

    某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(α=0.05)，如表5 -4所示。

    表5 -4

    请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
    计算的相关系数为()。


    A.0.9844

    B.0.9855

    C.0.9866

    D.0.9877

    答案：D
    解析：

  • 第10题：

    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5 -1、表5-2所示。

    表5 -1

    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()。


    A.Y与X之间存在线性相关，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之间不存在非线性相关关系

    D.Y与X之间存在显著线性相关关系

    答案：D
    解析：
    在方差分析检验法中，如果统计量的观测值F大于相应的临界值，则可认为Y与X的线性相关关系是显著的；否则便认为Y与X的线性相关关系不显著。由表5 -2知，F值= 24. 01>F临界值=4.08，故l，与X之间存在显著线性相关关系，也可以根据F检验概率P=0. 00判断知Y与X之间存在显著线性相关关系。

  • 第11题：

    某地区1950-1990年的人均食物年支出和人均年生活费收入月度数据如表3-2所示。


    据此回答以下五题95-99。
    为判断该两组时间序列的平稳性，首先将人均食品支出和人均年生活费收入消除物价变动的影响，得到实际人均年食品支出(Y)和实际人均年生活费收入(X)，再对Y和X分别取对数，记y=lnY，x=lnX。对其进行ADF检验，结果如表3-3、表3-4所示，表明（　　）。

    A.x序列为平稳性时间序列，y序列为非平稳性时间序列
    B.x和y序列均为平稳性时间序列
    C.x和y序列均为非平稳性时间序列
    D.y序列为平稳性时间序列，x序列为非平稳性时间序列

    答案：C
    解析：
    从表3-3和表3-4可以看出，x和y序列的ADF检验统计量值均大于在1%、5%和10%显著性水平下的临界值，表明x和y序列均为非平稳性时间序列。

  • 第12题：

    计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了16个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为280，回归系数为1.6，回归平方和SSR=1503000，残差平方和SSE=38000。 要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入80000元，根据回归方程估计商品的销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。


    正确答案: （1）销售量y与广告费用x之间的线性回归方程为
    （2）假如广告费用投入80000元，根据回归方程估计商品销售量为128280。
    （3）判定系数R2，它表示回归平方和SSR占平方和SST的比例为97.5%，回归拟合程度很好。

  • 第13题：

    考察温度对某一化工产品得率的影响，选了五种不同的温度进行试验，在同一温度下进行了3次试验，试验结果如表所示。
    总和T = 1344,总平均为y = 89. 6, ,请利用以上数据分析下列问题。

    如果在显著性水平0.05时，査表得到的F的临界值是3. 48，那么做方差分析的结论是( )。
    A.在显著性水平0. 05上温度这一因子是显著的
    B.在显著性水平0.05上温度这一因子是不显著的
    C.在显著性水平0.05上不同温度下的平均得率有显著差异
    D.在显著性水平0.05上不同温度下的平均得率无显著差异


    答案：A,C
    解析：
    根据以上结论可知SA =303.6，ST=353.6，所以Se= ST - SA =50， =。因此，在显著性水平0.05上温度这一因子是显著的，即在不同温度下的平均得率有显著差异。

  • 第14题：

    已知对某装修材料公司的某类材料的方差分析，如表所示。

    当a =0.01时，用F法检验x对y的影响是（ ）。
    A.不显著的 B.显著的 C.显著或不显著 D.无法确定
    附：F0.99(1，8) =11.26, F0.99(1，9) =10.56，F0.995(1，8) =14.69


    答案：B
    解析：
    由题意，回归平方和SR=11. 862，残差平方和SE=0.318，回归均方和MSR=SR/ fR =11. 862，残差均方和MSE=SE/ fE = 0.040，则：。 因此，x对y的影响是显著的。

  • 第15题：

    为了使某橡肢阀座的硬度指标y满足76±3，进行配方调整试验，着重考察4个因子A、 B、C、D及交互作用AxB，每个因子取两个水平，选用L8(27)正交表。试验方案设计及根据试验所得数据的计算结果如表所示。由于要求硬度指标y适中为好，所以表下方T1、T2、S的数值是通过y'= y-76 变换后的数据计算而得。因此对y'而论，要求愈小愈好。试回答以下问题。


    取显著性水平a =0. 10，对硬度指标有显著影响的因子的主次关系是（ ）。
    A. A-D-B-C B. C-B-D-A
    C. C-A x B-B D. C-A x B-B-D


    答案：C
    解析：
    在显著因子中，F比越大，对指标的影响越强。对硬度指标有显著影响的三个因子B, C, AxB的主次关系是 C-A x B-B。

  • 第16题：

    从某合金钢中含碳量x与某性能指标y的10组数据，得如表所示结果。

    若x0=10，则指标y的预测值为（ ）。
    A. 20.6 B. 66.2 C. 43.4 D. 22.6


    答案：A
    解析：
    由于a与b的估计分别a=43.4，b= -2.28，所以回归方程为=43.4-2.28x，
    当x0= 10时，指标y的预测值为43. 4-2. 28 x10 =20. 6。

  • 第17题：

    某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。

    请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
    下列关于判定系数R2的说法，正确的有（）。

    A.残差平方和越小，R2越小
    B.残差平方和越小，R2越大
    C.R2=1时，模型与样本观测值完全拟合
    D.R2越接近于1，模型的拟合程度越高

    答案：B,C,D
    解析：
    判定系数的计算公式为：R2=SSR／SST=1-SSE／SST，所以当残差平方和SSE越小时，判定系数R2越大。R2越接近于1，表明回归平方和占总变差平方和的比重越大，回归直线与各观测点越接近，回归直线的拟合程度就越好。反之，R2越接近于0，回归直线的拟合程度越差。

  • 第18题：

    某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(O1=0．05)，如表5—4所示。



    方差分析表中空格的数据分别为（）。

    A.4015．807和399．1
    B.4015．807和0．0025
    C.0．9755和399．1
    D.0．0244和0．0025

    答案：A
    解析：
    均方(MS)是平方和(SS)除以其相应的自由度(d)，即MS=SS／d；MS=40158．07／10=4015．807；F=1602708．6／4015．807=399．1。

  • 第19题：

    某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的方差分析表(a=0．05)，如下表所示。

    请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
    计算的判定系数为（）。

    A.0．9856
    B.0．9855
    C.0．9756
    D.0．9677

    答案：C
    解析：

  • 第20题：

    某商场甲、乙两种商品的销售量及销售价格资料(计量单位略)如表1所示:

    根据表1计算得到甲商品销售量的算术平均数为237,方差为747.则甲商品销售量的离散系数为()。

    A.
    B.
    C.
    D.

    答案：D
    解析：

  • 第21题：

    某汽车生产商欲了解广告费用（x）对销售量(y)的影响，收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(α=0.05)，如表5 -4所示。

    表5 -4

    请根据上述资料进行计算和判断，从下列各题的备选答案中选出正确答案。
    方差分析表中空格的数据分别为()。


    A.4015. 807和399.1

    B.4015. 807和0.0025

    C.0. 9755和399.1

    D.0.0244和0.0025

    答案：A
    解析：
    均方（MS）是平方和（SS）除以其相应的自由度（df），即MS：SS/df；MS： 40158. 07/10= 4015. 807;F=1602708.6/4015. 807= 399. 10

  • 第22题：

    某工业公司2006年~全体员工性别的构成情况如表1-1所示。请计算出各年度的性别比指标后，填入表1的空栏中，并通过计算说明在过去的5年中，该公司女性员工比重的变化情况。


    答案：
    解析：
    解：（1）性别比=（男性员工人数÷女性员工人数）x100%。则该公司性别比指标的计算结果分别如下：
    ①2006年该公司员工性别比指标=195÷150=1.3；
    ②2007年该公司员工性别比指标=207÷180=1.15；
    ③2008年该公司员工性别比指标=220÷200=1.1；
    ④2009年该公司员工性别比指标=209÷220=0.95；
    ⑤该公司员工性别比指标=208÷260=0.8。
    将以上结果填入表1-2。

    （2）女性比重=（女性员工数÷员工总数）X100%，则该公司2006年女工员工的比重为：150÷（150+195）X100%=150÷345x100%≈43.5%。
    而发展到时，女性员工的比重已经上升到：
    260÷（260+208）X100%=260÷468x100%≈55.6%。
    女性员工的比重提髙了55.6%.43.5%=12.1%。

  • 第23题：

    甲乙两种品牌的手表，它们的日走时误差分别为x与y(单位：秒）。已知x与y的分布分别如表5 - 4和表5 - 5所示，则下列表达式错误的有（ ）。




    答案：B,C,E
    解析：

  • 第24题：

    计算题：某公司欲了解广告费用x对销售量y的影响，收集了20个地区的数据，并对x、y进行线性回归分析，得到：方程的截距为364，回归系数为1.42，回归平方和SSR=1602708.6，残差平方和SSE=40158.07。要求： （1）写出广告费用x与销售量y之间的线性回归方程。 （2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量。 （3）计算判定系数R2，并解释它的意义。


    正确答案: （1）销售量y与广告费用x之间的线性回归方程为
    （2）假如广告费用投入50000元，根据回归方程估计商品销售量为71000。
    （3）判定系数R2，，它表示回归平方和SSR占平方和SST的比例为97.6%，回归拟合程度很好。

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