下面是对居民收入(x)与消费支出(y)数据拟合的线性回归方程，你认为正确的是( )。A．y=120-0.4xB．y=245-0.8xC．y=10+0.5xD．y=-15-0.6x

题目

下面是对居民收入(x)与消费支出(y)数据拟合的线性回归方程，你认为正确的是( )。

A．y=120-0.4x

B．y=245-0.8x

C．y=10+0.5x

D．y=-15-0.6x

相似考题

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

2.将原始数据中某一点的x值带入线性回归方程，发现≠y，可以认为A、回归方程计算有误B、X与Y之间不是线性关系C、此现象无法解释D、此现象正常E、X与Y之间无相关关系

3.根据资料计算的判定系数R2=0.96978，这表明( )。A．在Y的总变差中，有96.98%可以由解释变量X做出解释B．回归方程对样本观测值的拟合程度良好C．在Y的总变差中，有3.02%可以由解释变量X做出解释D．回归方程对样本观测值的拟合优度不高

4.已知某企业的电话机产量和生产成本有线性关系，在这条直线上，当产量为1000部时，生产成本为30000元，其中不变成本是6000元，则成本总额对产量的回归方程是( )。A．y=6000+24xB．y=6+0.24xC．y=2400+6xD．y=24+6000x

更多“下面是对居民收入(x)与消费支出(y)数据拟合的线性回归方程,你认为正确的是( )。A.y=120－0.4xB.y= ”相关问题

  • 第1题：

    对居民收入Y与消费支出X的几组不同样本数据拟合直线回归方程中可能正确的是（）。

    A.Y=-40+9X

    B.Y=120-10X

    C.Y=130-3X

    D.Y=-16-8X


    正确答案：A

  • 第2题：

    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之间存性相关，但关系不显著

    B．Y与X之间不存性相关关系

    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


    正确答案：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3题：

    线性回归是对任意两个数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而对该指标进行预测。（ ）


    正确答案：×
    线性回归是对两个具有相关关系的数量指标进行线性拟合获得最佳直线回归方程，从而在相关分析的基础上进行回归分析，且相关程度越高，回归测定的结果越可靠

  • 第4题：

    已知变量x与变量y之间存在着正相关，下列回归方程中哪个肯定是错的？()

    A.y=2 +6x
    B.y=6 +2x
    C.y= -8+2x
    D.y=8 -8x

    答案：D
    解析：
    推断统计；一元线性回归分析。 如果x和y存在正相关，那么回归方程里x前面的系数肯定为正数。故选D。

  • 第5题：

    在某城市随机抽取1000户居民作为样本对该城市居民消费水平进行研究，对居民月消费支出Y（单位：元）和月收入X（单位：元），建立回归模型，得到估计的回归方程Y＝1300＋0.6X，决定系数0.96，关于该模型的说法正确的有（ ）。

    A.居民月收入和月消费支出之间正相关
    B.回归模型的拟合效果很好
    C.居民月收入难以解释月消费支出的变化
    D.居民月收入每增长1元，月消费支出将平均增长0.6元
    E.居民月收入为10000时，居民人均月消费支出大约为7300元

    答案：A,B,D,E
    解析：
    知识点: 模型的检验和预测；

    ADE三项，估计的回归系数是0.6，显示X每增加一个单位，Y的平均增加量为0.6，则居民月收入和月消费支出之间正相关，居民月收入每增长1元，月消费支出将平均增长0.6元。将X＝10000元代入回归方程，Y＝1300＋0.6×10000＝7300元。B项，决定系数，也称为R2，可以测度回归直线对样本数据的拟合程度，决定系数R2越高，越接近于1，模型的拟合效果就越好，即模型解释因变量的能力越强。题中决定系数0.96接近于1，可看出回归模型的拟合效果很好。

  • 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下表所示。
    表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，大于相应的临界值，则可认为F与X的线性相关关系是显著的；否则便认为F与Z的线性相关关系不显著。由表2知，F值=24．01>F临界值=4．08，故F与Y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之间之间存在显著线性相关关系。

  • 第7题：

    若Z作为x和y的函数，下列回归方程属于线性方程的是（　　）。


    答案：C
    解析：
    在线性方程中，一元线性方程的斜率不变。当方程中有两个变量时，与简单的回归相同，可用直线描述线性方程。一般地，多元线性回归模型的表达式如下：

  • 第8题：

    基于大连商品交易所日收盘价数据，对Y1109价格Y（单位:元）和A1109价格*（单位:元）建立一元线性回归方程:Y=-4963.13+3.263*。回归结果显示:可决系数R2=0.922，DW=0.384;对于显著性水平α=0.05，*的T检验的P值为0.000，F检验的P值为0.000.对该回归方程的合理解释是（ ）。

    A.Y和*之间存在显著的线性关系
    B.Y和*之间不存在显著的线性关系
    C.*上涨1元.Y将上涨3.263元
    D.*上涨1元，Y将平均上涨3.263元

    答案：A,D
    解析：
    在显著性水平为0.05的情况下，P值为0.000，远小于0.05，说明检验结果显著，可决系数为0.922，说明建立的一元线性回归模型整体上对样本数据拟合较好。回归系数表示*每变动一单位，平均而言，Y将变动（系数值）个单位。

  • 第9题：

    为确定大豆的价格(y)与大豆的产量(x1)及玉米的价格(x2)之间的关系，某大豆厂商随机调查了20个月的月度平均数据，根据有关数据进行回归分析，得到表3-1的数据结果。

    据此回答以下四题79-82。
    大豆的价格与大豆的产量及玉米的价格之间线性回归方程为（　　）。

    A.y=42．38+9．16x1+0．46x2
    B.y=9．16+42．38x1+0．46x2
    C.y=0．46+9．16x1+42．38x2
    D.y=42．38+0．46x1+9．16x2

    答案：A
    解析：

  • 第10题：

    在一元线性回归方程Y＝A+BX中，如回归系数B＝0，则表示（）。

    • A、Y对X的影响是显著的
    • B、Y对X的影响是不显著的
    • C、X对Y的影响是显著的
    • D、X对Y的影响是不显著的

    正确答案:D

  • 第11题：

    单选题
    对居民收入Y与消费支出X的几组不同样本数据拟合直线回归方程中可能正确的是（）。
    A

    Y=-40+9X

    B

    Y=120-10X

    C

    Y=130-3X

    D

    Y=-16-8X


    正确答案： B
    解析：

  • 第12题：

    单选题
    将原始数据中某一点的x值带入线性回归方程，发现≠y，可以认为（）。
    A

    回归方程计算有误

    B

    X与Y之间不是线性关系

    C

    此现象无法解释

    D

    此现象正常

    E

    X与Y之间无相关关系


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    已知某企业的电话机产量和生产成本有线性关系，在这条直线上，当产量为1000部时，某生产成本为30000元，其中不变成本（即不随产量的变化而变化的成本）是6000元，则成本总额对产量的回归方程是（ ）。

    A．Y=6000+24X

    B．Y=6+0.24X

    C．Y=2400+6X

    D．Y=24+6000X


    正确答案：A

  • 第14题：

    线性回归方程为（ ）。

    A．y=2.2x一0.3

    B．y=2x一0.3

    C．y=2.2x

    D．y=2x


    正确答案：D

  • 第15题：

    ABCD四个地级市场根据其统计数据，分析各自辖区人均GDP(x)同人均消费额(y)之间的函数关系，如下列选项所示，则x与y属于非线性相关关系的是（ ）

    A．y=0.04x(x-1)

    B．y=0.2x-50

    C．y=0.5x(x+60)/(x-300)

    D．y=0.3x+7

    E．y=0.6x-1000


    正确答案：AC

  • 第16题：

    关于一元线性回归模型，下列表述错误的是（ ）。


    A.Y=β0+β1X+ε，只涉及一个自变量的回归模型称为一元线性回归模型

    B.因变量Y是自变量X的线性函数加上误差项

    C.β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化

    D.误差项是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性

    答案：D
    解析：
    考查一元线性回归模型。

    只涉及一个自变量的一元线性回归模型表示为Y=β0+β1X+ε，因变量Y是自变量X的线性函数（β0+β1X）加上误差项ε；β0+β1X反映了由于自变量X的变化而引起的因变量y的线性变化。误差项ε是个随机变量，表示除线性关系之外的随机因素对Y的影响，它是不能由X和Y的线性关系所解释的Y的变异性。

    ABC选项说法正确，D选项说法错误。

  • 第17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18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19题：

    根据下面资料，回答91-93题
    基于大连商品交易所日收盘价数据，对Y1109价格y(单位：元)和A1109价格X(单位：元)建立一元线性回归方程：Y=-4963．13+3．263X。回归结果显示：R2=0．922，Dw=0．384；对于显著性水平a=0．05，X的t检验的P值为0．000，F检验的P值为0．000。
    据此回答以下三题。
    对该回归方程的合理解释是( )。

    A.Y和X之间存在显著的线性关系
    B.Y和X之问不存在显著的线性关系
    C.X上涨1元，1，将上涨3．263元
    D.X上涨1元，Y将平均上涨3．263元

    答案：A,D
    解析：
    根据R2=0．922，可知所建立的一元线性回归模型整体上对样本数据拟合效果较好，解释变量“A1109的价格X”解释了被解释变量“Y1109的价格]，”变动的92．2％；而在5％的显著性水平下，X的t检验的P值为0．000<0．05，表明X对Y有显著影响。X的回归系数等于3．263，表明A1109的价格X每上涨1元，Y1109的价格Y将平均上涨3．263元。

  • 第20题：

    根据下面资料，回答83-86题
    为确定大豆的价格(y)与大豆的产量(x1)及玉米的价格(x2)之间的关系，某大豆厂商随机调查了20个月的月度平均数据，根据有关数据进行回归分析，得到表3-2的数据结果。
    表3-2大豆回归模型输出结果

    据此回答以下四题。
    大豆的价格与大豆的产量及玉米的价格之间的线性回归方程为( )。

    A.Y=42．38+9．16x1+0．46x2
    B.Y=9．16+42．38x1+0．46x2
    C.Y=0．46+9．16x1+42．38x2
    D.Y=42．38+0．46x1+9．16x2

    答案：A
    解析：
    根据已知条件和表3-2中的数据可以得出，大豆的价格Y对大豆的产量x1和玉米的价格x2的线性回归方程为：

  • 第21题：

    下面说法正确的有（）。

    • A、时间序列数据和横截面数据没有差异
    • B、对回归模型的总体显著性检验没有必要
    • C、总体回归方程与样本回归方程是有区别的
    • D、决定系数R2不可以用于衡量拟合优度

    正确答案:C

  • 第22题：

    在求出Y关于X变化的线性回归方程后，发现将原始数据中的某一点（xk，yk）的横坐标值代入方程所得的值不等于yk，则可以认为（）。

    • A、此现象无法解释
    • B、此现象正常
    • C、计算有错误
    • D、X与Y之间呈非线性关系
    • E、X与Y之间呈线性关系

    正确答案:B

  • 第23题：

    单选题
    在对两个变量x，y进行线性回归分析时，有下列步骤：  ①对所求出的回归直线方程作出解释； ②收集数据（xi，yi），1，i=2，…，n； ③求线性回归方程；  ④求未知参数；  ⑤根据所搜集的数据绘制散点图  如果根据可行性要求能够作出变量x，y具有线性相关结论，则在下列操作中正确的是（）
    A

    ①②⑤③④

    B

    ③②④⑤①

    C

    ②④③①⑤

    D

    ②⑤④③①


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

相关内容