在回归分析中，若n对数据（xi，yi）中某个x与其它数据相比，突出太大或太小，则（）

相似题目

• 某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi（i=1，2，…，26），并求得如下结果：x=20.0，y=30.0，Lxx=35.0，Lxy=35.0，Lyy=70.0上面获得回归方程可否预测15天和35天的抗压强度？（）

  A . A.都可以 B . 可预测15天，但不预测35天的抗压强度 C . 都不可以 D . 可预测35天，但不可预测15天的抗压强度

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• 某地区2002～2013年统计某种产品消费量(Y)及同期相关产业产值(X)得出如下数据：∑xi2=28.68∑yi=80.4，=8.94∑xi=16.2，=1.62∑xiyi=154.33，用一元线性回归模型的回归系数是()。

  A . A、9.89 B . B、-7.55 C . C、3.44 D . D、-2.77

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• 为验证某产品的强度y与产品中碳的含量x是否有关，检验员收集了n组数据（xi，yi），i=1、2、...、n。检验员可以通过画（）分析数据的相关性。

  A . 直方图 B . 散布图 C . 正态分布图 D . 排列图

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• 一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’linear’）表示（）。

  A . 线性插值 B . 最近点插值 C . 3次多项式插值 D . 3次样条插值

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• 某厂生产白水泥，对每一窑生产的水泥都需要测定其抗压强度，以确定水泥标号，一般是将水泥出窑后做成的试块养护28天所测得的数据为准。但是水泥不可能堆放28天后再出厂，所以考虑用7天的抗压强度x来预测28天的抗压强度y。现对26窑水泥分别测定7天的抗压强度xi和28天的抗压强度yi（i=1，2，…，26），并求得如下结果：x=20.0，y=30.0，Lxx=35.0，Lxy=35.0，Lyy=70.0y关于x的一元线性回归方程=A+Bx中A与B应该是（）

  A . A.B=1.0 B . B=0.5 C . A=10 D . A=20.0

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• 一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’nearest’）表示（）。

  A . 线性插值 B . 最近点插值 C . 3次多项式插值 D . 3次样条插值

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• 一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’cubic’）表示（）。

  A . 线性插值 B . 最近点插值 C . 3次多项式插值 D . 3次样条插值

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• 若收集了n组数据（xi，yi），（i=1，2，……，n）求得两个变量间的相关系数为0，是下列说法（）是正确的。

  A . 两个变量独立 B . 两个变量间没有线性相关关系 C . 两个变量间可能有函数关系 D . 两个变量间一定有函数关系

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• 对变量X、Y进行回归分析，得回归方程Y=25.2+7.2X。若计算该组数据的相关系数，应该有（）

  A . 0＜r＜1 B . -1＜r＜0 C . r>1 D . r=0 E . ︱r︱=1

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• 在回归分析中，自变量同因变量的地位不同，两变量x和y中，y对石回归和x对y回归（）。

  A . 是同一问题 B . 不一定相同 C . 有联系但不是一个问题 D . 完全不同

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• 一维数据插值的函数yi=interp1（x，y，xi，’spline’）表示（）。

  A . 线性插值 B . 最近点插值 C . 3次多项式插值 D . 3次样条插值

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• 若收集了n组数据(Xi，Yi)(i=1，2，…，n)，求得两个变量间的相关系数为1，则下列说法正确的是（）。

  A . 两个变量独立 B . 两个变量间完全线性相关 C . 两个变量问一定有函数关系 D . 两个变量间呈负相关

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• 通过最小二乘估计，得到某地区某种钢板消费量(Y)与同期第二产业产值(X)的一元线性回归方程为y=-7.55+9.59x，经计算∑(yi-yi’)2=11.87，∑(xi-x)2=1.56，取α=0.05，对其进行t检验，结论是()。(已知t(0.05,8)=1.86;t(0.025,8)=2.36，n=10)

  A . A、tb大于1.86，线性假设合理 B . B、tb大于1.86，线性假设不合理 C . C、tb大于2.36，线性假设合理 D . D、tb大于2.36，线性假设不合理

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• 多元线性回归模型中的回归系数为偏回归系数，它反映了当模型中的其它变量不变时，某个解释变量对因变量均值的影响。（2.0分）

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• 有一n对数据的双变数资料，若回归标准误sy/x等于0，说明各观察点都在_____________。

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• 由l5对数据（xi，yi)，i=1，2，…，15，算得Lxx=355，Lyy=3102，Lxy=－923，贝0回归方程y=a+bx中回归系数b=（

  由l5对数据(xi，yi)，i=1，2，…，15，算得Lxx=355，Lyy=3102，Lxy=－923，贝0回归方程y=a+bx中回归系数b=（）。 A.1.7 B.－l.7 C.2.6 D.－2.6

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• 两个变量（x，y)，其观测值为（xi，yi)，i＝1，2，…，n。当相关系数的绝对值|r|大于某个临界值时，就认为它们

  两个变量(x，y)，其观测值为(xi，yi)，i＝1，2，…，n。当相关系数的绝对值|r|大于某个临界值时，就认为它们之间存在一定的线性相关关系。若给定显著水平a，则临界值为()。 A．r1-a(n-1) B．ra(n-1) C．r1-a(n-2) D．<img src='https://img2.soutiyun.com/ask/uploadfile/3372001-3375000/22fc6a9eab5a2a689fdf39e2f28c2a1f.jpg' />

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• 对于线性回归模型Yi=0+β1Xi+Ui，有关的β1方差的估计量的说法错误的是（)。

  A．残差平方和越大，β1的方差的估计量越大 B．样本容量越大，β1的方差的估计量越小 C．Xi的方差越大，β1的方差的估计量越小 D．Xi的方差越大，β1的方差的估计量越大。

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• 一元线性回归模型Yi=β0+β1Xi+ui的经典假设包括（)。A、E(ut)=0

  B、var(ut)=σ2 C、cov(ut,us)=0 D、cov(xt,ut)=0 E、ut服从分布N(0,σ2) 此题为多项选择题。

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• 设某商品需求模型为：Yi=β0+β1Xi+Ui，其中Y是商品的需求量，X是商品的价格，为了考虑全年12个月份季节变动的影响，假设模型中引入了12个虚拟变量，则会产生的问题是()。

  A．异方差性 B．自相关 C．不完全的多重共线性 D．完全的多重共线性

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• 举一反三法，抓住某个物品的结构特征来推断其它同类物品是X射线安检仪图像判读的方法中的共性分析法。（)

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• 在对两个变量x,y进行线性回归分析时,有下列步骤: 1所求出的回归直线方程作出解释; 2收集数据; 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

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• 若f(x)和g(x)都是n次多项式，并且在n+1个互异节点{xi|i=0,1,…n}上f(xi)= g(xi)（i=0,1,…n）, 则f(x)g(x). （ ）

  A:对 B:错

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• 设计一个程序,寻找 10 个正整数中的 最大偶数 ,若该组数据中不存在偶数,则输出“ 未发现偶数 ”。 提示 :利用一维数组来存放 10 个整数。判断整数 n 是否为偶数: n%2==0 。 计算一组数据中的最大值的算法如下: 假定第一个数据为当前最大值; 对于其余的数据,依次与当前最大值进行比较。若某个数据的值大于当前最大值,则将该数据的值作为新的当前最大值

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