相关和回归分析是揭示和处理变量之间相关关系的重要统计方法()

题目

相关和回归分析是揭示和处理变量之间相关关系的重要统计方法()

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相似问题和答案

第1题:

利用回归方法分析市场现象时,因变量和自变量之间的关系必须

A.高度相关

B.弱相关

C.无关

D.交叉相关


参考答案:B 

第2题:

关于相关分析的表述,正确的有()。

A.分析目的是确定自变量和因变量

B.分析目的是进行推算和预测

C.分析方法主要是绘制相关图和计算相关系数

D.分析方法是计算回归系数

E.分析目的是研究两个变量之间相关关系的密切程度


答案:CE

解析:相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。因此相关分析的目的是研究两个变量间的关系而不是确定两个变量,所以A错误,E正确。

       相关分析与回归分析之间的区别:回归分析侧重于研究随机变量间的依赖关系,以便用一个变量去预测另一个变量;相关分析侧重于发现随机变量间的种种相关特性。B错误

       确定相关关系的存在,相关关系呈现的形态和方向,相关关系的密切程度。其主要方法是绘制相关图表和计算相关系数。C正确

       回归系数在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数;相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。D错误

       所以答案选CE

第3题:

以下关于两变量关联性分析的描述中,错误的是( )。

A.相关分析的目的仅仅是要确认两个变量间是否具有线性相关关系

B.回归分析的目的是通过因变量的给定值来估计或预测自变量的均值

C.列联分析通过原始数据结构,揭示品质型变量之间以及品质型变量各种状态之间相关关系

D.相关分析是研究两个变量之间相关关系密切程度的统计方法


正确答案:A

第4题:

关于相关分析和回归分析的说法,正确的的有()。

A.相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化
B.相关分析研究变量间相关的方向和相关的程度
C.相关分析中需要明确自变量和因变量
D.回归分析研究变量间相互关系的具体形式
E.相关分析和回归分析在研究方法和研究目的有明显区别

答案:B,D,E
解析:
相关分析与回归分析在研究目的和方法上具有明显的区别。 (1)、相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度,无法从一个变量的变化来推测另一变量的变化情况。 (2)、回归分析是研究变量之间相关关系的具体形式

第5题:

有关回归分析的描述不正确的是()。

A.相关关系是一种统计关系

B.自变量变化时,因变量大体按某种规律变化

C.自变量和因变量之间是一种严格意义上的函数关系

D.回归分析是定量地处理变量间统计相关关系的数学方法


正确答案:C

第6题:

以下关于相关分析和回归分析的表述中,正确的是()。

A.回归分析根据回归模型对总体进行推断及预测

B.回归分析研究变量之间的因果关系

C.相关分析需要明确自变量和因变量

D.相关分析和回归分析在分析目的与分析方法方面有明显区别

E.相关分析研究变量之间的依存关系


正确答案:ABCDE

第7题:

测定变量之间相关关系的密切程度,并计算相关数,称为( )。

A.统计分析

B.趋势分析

C.回归分析

D.相关分析


正确答案:A

第8题:

依据自变量和因变量之间的相关关系不同,可分为一元回归分析方法和多元回归分析方法。( )


正确答案:B
分为线性回归分析方法和非线性回归分析方法。

第9题:

关于相关分析和回归分析的说法,正确的有()。

A:相关分析研究变量间相关的方向和相关的程度
B:相关分析可以从一个变量的变化来推测另一个变量的变化
C:回归分析研究变量间相互关系的具体形式
D:相关分析和回归分析在研究方法和研究目的上有明显区别
E:相关分析中需要明确自变量和因变量

答案:A,C,D
解析:
相关分析与回归分析之间在研究目的和方法上是有明显区别的。故选项D正确。相关分析研究变量之间相关的方向和相关的程度。故选项A正确。相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式,也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况。故选项B错误。回归分析是研究变量之间相互关系的具体形式,它对具有相关关系的变量之间的数量联系进行测定,确定一个相关的数学方程式,可以从已知量来推测未知量,从而为估算和预测提供了一个重要的方法。故选项C正确。进行回归分析时,首先需要确定因变量和自变量。故选项E错误。

第10题:

回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法,而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是( )
Ⅰ.被解释变量与解释变量之间具有线性关系
Ⅱ.随机误差项服从正态分布
Ⅲ.各个随机误差项的方差相同
Ⅳ.各个随机误差项之间不相关

A:Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ
B:Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
C:Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
D:Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ

答案:A
解析:
—元线性回归模型为:yi=a+βi+mi(i=l,2,3,*,n),其中yi为解解释变量Xi为解释变量;ui是一个随机变垦量.称为随机项。要求随机项u和自变量,Xi满足的统计假定如下:①每个ui均为独立同分右(IID、),服从正态分右的随机变量,E(ui)=0,V(ui)=σ^2常数②随机项ui与自变量的任一观察值Xi不相关,即COV(ui,i)=0

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