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[主观题]

2、数据1.sav中。 (1)判断年龄与收入间相关性和相关系数,2个变量间能否构造线性回归方程?为什么? (2)如果可以的话,试构造线性回归方程,判断回归直线的拟合度。(ps:该数据为2002年调查数据,年龄以2002年为基准)(α=0.05) (3)结合相关理论和观点,对统计结果进行解释(统计结果说明了什么问题,反应了什么社会现象) 注意:请在答案中附上SPSS输出结果的对应代码。

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第1题

数据1.sav中。 (1)判断年龄与收入间相关性和相关系数,2个变量间能否构造线性回归方程?为什么? (2)如果可以的话,试构造线性回归方程,判断回归直线的拟合度。(ps:该数据为2002年调查数据,年龄以2002年为基准)(α=0.05) (3)结合相关理论和观点,对统计结果进行解释(统计结果说明了什么问题,反应了什么社会现象) 注意:请在答案中附上SPSS输出结果的对应代码。
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第2题

已知某一直线回归方程的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为0.32。
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第3题

关于多元数据的相关性分析,以下说法正确的有()个 1 相关阵的元素是变量两两之间的相关系数 2 散点图矩阵能够完全揭示多维数据间的相关性结构 3 相关阵的对角线元素有可能小于1

A.0

B.1

C.2

D.3

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第4题

已知某一直线回归方程的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为()。

A.0.64 

B.0.8 

C.0.4 

D.0.32

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第5题

在直线回归与相关分析中,相关系数反应的是两个相关变量间直线相关的性质和密切程度,所以相关系数显著,表明两个相关变量间的直线回归方程也是显著的。
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第6题

回归分析的主要任务是:不仅包括确定回归方程的形式和回归系数,考察变量间的相关性并利用回归方程进行预测和统计判断。
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第7题

6、回归分析的主要任务是:不仅包括确定回归方程的形式和回归系数,考察变量间的相关性并利用回归方程进行预测和统计判断。
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第8题

作业:导入数据cars数据 (1)画log () 和log()直方图;对数变换前后的数据,哪个更像从正态分布中产生的呢? (2)画散点图 (3)求相关系数 (4)进行相关性检验,看看线性相关性强么? R中的命令cor.test可以实现几种相关性检验呢? (5)可以建立回归么?
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第9题

1.关于线性相关系数说法正确的有()。

A.当r> 0时,变量间存在正相关,也就是一个变量随另一个变量的增加而增加,随另一个变量的减小而减小,呈同向变化。

B.在大多数情况下,线性相关系数r值介于+1和-1之间,说明变量之间存在线性关系。

C.线性相关系数的取值在-1和+1之间,r=-1或r=1时,表明变量间存在完全线性相关, r=0时,无线性关系。

D.线性相关系数也叫积差相关系数。

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第10题

多元线性回归方程可定量地描述一个反应变量Y与多个解释变量X间的线性依存关系。()
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第11题

文件example7.sav中列出了我国分地区家庭年人均食品支出、人均收入与粮食单价的数据。请建立人均食品支出与人均收入间的一元线性回归方程。要求: (1)输出描述性统计结果; (2)计算决定系数并构造回归直线方程; (3)分析统计结果。 注意:请在答案中附上SPSS输出结果的对应代码。
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