某研究人员要建立以产量推测总成本的回归方程,如果他抽查的成本数据有误差,每个数据均比实际数值多K,则回归方程的()

题目
单选题
某研究人员要建立以产量推测总成本的回归方程,如果他抽查的成本数据有误差,每个数据均比实际数值多K,则回归方程的()
A

截距不变,回归系数增加K

B

回归系数不变,截距增加K

C

回归系数与截距均增加K

D

回归系数与截距均增加K倍

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第1题:

某公司产品当产量为1000单位时,其总成本为4000元;当产量为2000单位时,其总成本为5000。则设产量为x,总成本为y,正确的一元回归方程表达式应该是( )。

A.y=3000+x

B.y=4000+x

C.y=4000+4x

D.y=3000+4x


正确答案:A
解析:这种题目可列方程组:设该方程为y=a+bx,则由题意可得
  4000=a+1000b
  5000=a+2000b
  解该方程,得b=1,a=3000,所以方程为y=3000+x。

第2题:

建立变量x、y间的直线回归方程,回归系数的绝对值|b|越大,说明

A.回归方程的误差越小

B.回归方程的预测效果越好

C.回归方程的斜率越大

D.x、y间的相关性越密切

E.越有理由认为x、y间有因果关系


正确答案:C
(答案:C)回归系数b的数学意义即为直线的斜率,|b|越大,回归直线的斜率越大。

第3题:

已知某工厂甲产品产量和生产成本有直线关系,在这条直线上,当产量为1000时,其生产成本为30000,其中不变成本为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=24000+6x

D.y=24+6000x


参考答案:A

第4题:

某企业单位成本与产量的线性回归方程为yc=68-4.2x(元/百件),则该方程表明产量每增加100件,单位成本平均减少( )。

A.4.2元

B.68元

C.73.8元

D.不变


正确答案:A

第5题:

回归分析的正确步骤为()

A、收集数据→绘制散布图→观察分析散布点→进行回归分析,建立回归方程→回归精度判断

B、收集数据→观察分析散布点→绘制散布图→进行回归分析,建立回归方程→回归精度判断

C、进行回归分析,建立回归方程→收集数据→绘制散布图→观察分析散布点→回归精度判断

D、收集数据→回归精度判断→绘制散布图→观察分析散布点→进行回归分析,建立回归方程


参考答案:A

第6题:

某产品产量与生产成本有直线关系,在这条直线上,当产量为20000时,成本为40000,其中不随产品产量变化的成本为4500。则产品生产成本与产品产量的回归方程是( )。

A.y=4000+4500x

B.y=4500+4000x

C.y=5000+4000x

D.y=4500+1.775x


正确答案:D
解析:不随产品产量变化的成本为4500,可判定截距为4500,排除AC两项;之后由当x=20000时,y=40000可推出,斜率系数为(40000-4500)/20000=1.775。

第7题:

根据两个变量的18对观测数据建立一元线性回归方程。在对回归方程作检验时,残差平方和的自由度为( )。

A.18

B.17

C.16

D.1


正确答案:C
解析:在对一元线性回归方程作检验时,总(离差)平方和的自由度fT=n-1=18-1=17,回归平方和的自由度为fR=1(相当于未知数的个数),而残差平方和的自由度为fE=fT-fR=17-1=16。

第8题:

某公司产品的固定成本为3000元,当产量为1000单位时,其总成本为4000元,则设产量为x,总成本为y,正确的一元回归方程表达式应该是( )。

A.y=3000+x

B.y=4000+4x

C.y=3000+4x

D.y=4000+x


正确答案:A
解析:由固定成本为3000元,可判定方程的截距项为3000,所以排除BC项;接着把当x=1000时,y=4000代入A和D,只有A成立,所以正确答案为A。或者,可以用4000减去固定成本3000得到当产量为1000单位时,可变成本是1000,所以截距为1000/1000=1。截距项的系数表示每一单位产品的可变成本是多少。

第9题:

某企业资料如下:

(1)定量判断产量与单位产品成本间的相关系数;

(2)用最小二乘法建立线性回归方程,并说明回归系数的经济含义;

(3)计算估计标准误差(以上问题均保留四位小数)。


参考答案:

第10题:

建立变量X、Y间的直线回归方程,回归系数的绝对值︱b︱越大,说明

A、回归方程的误差越小

B、回归方程的预测效果越好

C、回归直线的斜率越大

D、X、Y间的相关性越密切

E、越有理由认为X、Y间有因果关系


参考答案:C

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