某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的结果
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的结果如表8-7所示。
完成上面的方差分析表。
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到的结果如表8-7所示。
完成上面的方差分析表。
面的方差分析表(a=0.05):
根据上表计算的判定系数为()。
A.0.9856
B.0.9855
C.0.9756
D.0.9877
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到方差分析表,如表7-21所示(α=0.05)。则方差分析表中空格的数据分别为()。
A.4015.807;399.1
B.4015.807;0.0025
C.0.9755;399.1
D.0.02441;0.0025
某汽车生产商欲了解广告费用(x)对销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过计算得到下面的方差分析表(a=0.05):
方差分析表中空格的数据分别为()。
A.4015.807和399.1
B.4015.807和0.0025
C.0.9755和399.1
D.0.0244和0.0025
某单位为研究其商品的广告费用(x)对其销售量(y)的影响,收集了过去12年的有关数据。通过分析得到以下结果:
要求:
(1)计算上面方差分析表中A、B、C、D、E、F处的值。
(2)商品销售量的变差中有多少是由广告费用的差异引起的?
(3)销售量与广告费用之间的相关系数是多少?
A.x与y的相关系数为0.9877
B.x与y的相关系数为0.9866
C.回归方程的拟合优度的判断系数为0.9756
D.回归方程的拟合优度的判断系数为0.9856
E.该回归分析的估计标准误差为63.37
F.该回归分析的估计标准误差为1265.98
位经理收集了过去12年的有关数据。结果如下表:
年份 | 汽车销售量(辆) | 广告费用(万元) |
1990 199l 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 | 1000 1100 1250 1280 1360 1480 1500 1720 1800 1890 2100 2200 | 357 385 420 406 490 525 602 651 735 721 840 924 |
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