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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

项目团队在回归分析时得到的回归方程为:Y=28+0.002X1+300X2,以下由此方程得出的结论中,正确的是（)。

A.X2的影响远远大于X1的影响

B.X2的影响显著,X1的不确定

C.X1的系数很小,因此X1不显著

D.仅根据此方程无法判断X的影响大小及显著性

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更多“项目团队在回归分析时得到的回归方程为:Y=28+0.002*…”相关的问题

第1题

一元线性回归分析中对回归方程是否有效进行检验，H0:β=0,t=7.20,B=1.80，则斜率抽样分布的标准误SEB为（)。

A.0.25

B.1.48

C.2.68

D.4.0

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第2题

()是根据对自变量和因变量分析的结果，利用它们在观察期的资料，建立适当的回归方程，以此来描述现象之间相关关系的发展变化规律，并将回归方程作为预测模型。

A.预测误差的计算

B.回归预测模型的检验

C.建立回归预测模型

D.确定预测值

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第3题

冶金厂生产某种零件，对一批成品的质量X(kg)与压溃强度Y(N/cm²)进行实际测试，得到数据如

冶金厂生产某种零件，对一批成品的质量X（kg)与压溃强度Y（N/cm²)进行实际测试，得到数据如

表9-10所示。

(1)检验压溃强度Y与质量X之间线性相关关系是否显著;如果显著，求Y关于X的线性回归方程。

(2)求当质量为150kg时压溃强度的置信水平为95%的预测区间。

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第4题

回归预测依据的是因变量与自变量之间的数量依存关系——回归方程。（)

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第5题

下列关于回归方程特征的说法正确的是()

A.所估算的回归方程通过X和Y的平均值点

B.相关系数R越接近1，回归的效果越好

C.回归方程的总离差等于回归平方和加上残差平方和

D.测定指数R2越接近0，回归的效果越好

E.回归方程的总离差等于回归平方和减去残差平方和

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第6题

“回归分析”是对具有相关关系的变量之间的()变化的一般关系进行测定，并利用回归方程对其加以模型化。

“回归分析”是对具有相关关系的变量之间的（)变化的一般关系进行测定，并利用回归方程对其加以模型化。

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第7题

通过抽样调查拟合得到某类企业的商品销售额(y:万元)对广告费用(x:万元)的直线回归方程是y=110+1.53x，若某一同类企业支付广告费用10万元时，估计其销售额可达到()万元

A.125.3

B.15.3

C.153000

D.1.53

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第8题

文件JTRAIN2.RAW包含了对一群男人进行工作培训实验的数据。这些人可以在1976年1月至1977年中进

入培训，培训项目在1977年12月结束。其思想是想检验参与工作培训项目是否影响失业概率和1978年的工资。

(i)变量train是工作培训指标变量。样本中有多少人参与了工作培训项目？一个男人实际参加工作培训最多达几个月？

(ii)将train对unem74,unem75,age,educ,black,hisp和married等几个人口统计和培训前变量做一个线性回归。这些变量在5%的显著性水平上联合显著吗？

(iii)估计第(ii)部分中线性模型的一个概率单位形式。计算所有变量联合显著性的似然比检验。你得到什么结论？

(iv)基于第(ii)部分和第(iii)部分的答案，为解释1978年的失业状况，参与工作培训可视为外生变量吗？请解释。

(v)做unem78对train的简单回归，并以方程形式报告结果。估计参与工作培训项目对1978年失业的概率有何影响？它统计显著吗？

(vi)做unem78对train的概率单位模型。将train的概率单位系数与第(v)部分线性模型中得到的系数相比较有意义吗？

(vii)求出第(v)部分与第(vi)部分的拟合概率。解释它们为什么相同。为了度量工作培训项目的效果和统计显著性，你将采用哪个方法？

(viii)在第(v)部分与第(vi)部分模型中将第(ii)部分中的所有变量作为额外控制变量。现在拟合概率还相同吗？它们之间有何关系？

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第9题

为研究三种饲料对生猪体重增加影响，将生猪分成三组喂养不同的饲料，得到体重增加的数据。此时采用什么分析方法比较好（)。

A.单因素方差分析

B.协方差分析

C.线性回归分析

D.曲线回归分析

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第10题

目标设计是以环境和上层系统状况为依据的。情况分析是在项目构思基础上对环境和上层系统状况进行调查、分析、评价，作为目标设计的基础和前导工作。情况分析方法有调查法、现场观察法、专家咨询法、ABC分类法、决策法、价值分析法、敏感分析法、企业比较法、趋向分析法、回归分析法。产品份额分析法和对过去同类项目的分析方法等。()此题为判断题(对，错)。

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第11题

回归预测法是将自变量与因变量的相关关系用回归方程的形式表示，并根据因变量的数值变化预测自

变量数值变化的方法。()

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