《应用统计:方差分析与多元线性回归》

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Q1:在方差分析中,用于检验多个总体均值是否相等的统计量是( )。

F统计量
t统计量
Z统计量
χ²统计量

Q2:某企业想研究不同销售渠道对产品销售额的影响,将销售渠道分为线上电商、线下门店、直播带货三种,收集了不同渠道的销售额数据,要检验不同销售渠道的平均销售额是否有显著差异,正确的原假设和备择假设是( )。

[选项A内容]
[选项B内容]
[选项C内容]
[选项D内容]

Q3:在方差分析中,组间误差是指( )。

不同水平下各观测值之间的误差
同一水平下各观测值之间的误差
全部观测值之间的误差
各水平均值与总均值之间的误差

Q4:在方差分析中,组内误差是指( )。

不同水平下各观测值之间的误差
同一水平下各观测值之间的误差
全部观测值之间的误差
各水平均值与总均值之间的误差

Q5:一项研究考察不同地区的消费者对某品牌产品的满意度,将地区分为东部、中部、西部,有人认为不同地区消费者的满意度存在差异,要检验该说法是否正确,则假设形式为( )。

[选项A内容]
[选项B内容]
[选项C内容]
[选项D内容]

Q6:在方差分析中,拒绝原假设意味着( )。

所有总体均值都相等
至少有两个总体均值不相等
所有总体均值都不相等
无法确定总体均值的关系

Q7:一个包含三个水平的单因素方差分析中,每个水平下有5个观测值,则组间自由度和组内自由度分别是( )。

2,12
3,15
2,15
3,12

Q8:方差分析有如下步骤:(1)提出原假设和备择假设。(2)构造检验统计量并计算其值。(3)确定显著性水平,查找临界值,确定拒绝域。(4)将检验统计量的值与临界值比较,做出决策:若统计量的值落在拒绝域内,拒绝原假设,否则不拒绝原假设。正确的步骤是( )。

(1)(2)(3)(4)
(2)(1)(3)(4)
(1)(2)(4)(3)
(1)(3)(4)(2)

Q9:在多元线性回归中,回归方程的一般形式是( )。

填空1

Q10:对于多元线性回归模型,要检验回归方程的整体显著性,通常使用的检验方法是( )。

t检验
F检验
Z检验
χ²检验

Q11:一个多元线性回归模型包含3个自变量,样本容量为20,则回归平方和的自由度和残差平方和的自由度分别是( )。

3,16
3,17
2,16
2,17

Q12:在多元线性回归中,若某个自变量的回归系数的t检验不显著,这意味着( )。

该自变量与因变量之间不存在任何关系
该自变量对因变量的影响不显著
整个回归模型不显著
该自变量与其他自变量之间不存在相关性

Q13:调整的判定系数与判定系数相比,其主要作用是( )。

克服判定系数随自变量个数增加而增大的缺陷
使判定系数的值更加准确
提高回归模型的拟合优度
检验回归系数的显著性

Q14:下列关于多元共线性的说法,错误的是( )。

多元共线性会导致回归系数的估计值不稳定
多元共线性会使t检验的结果不准确
当存在严重的多元共线性时,回归模型就没有意义了
可以通过计算方差膨胀因子来检验多元共线性

Q15:在逐步回归分析中,其基本思想是( )。

每次只引入一个自变量,直到所有自变量都显著
每次只剔除一个不显著的自变量,直到所有自变量都显著
逐步引入自变量,使得引入新自变量后回归模型的拟合优度提高
逐步剔除自变量,使得剔除自变量后回归模型的拟合优度提高

Q16:标准化残差的作用是( )。

检验回归模型的线性关系是否显著
检验误差项是否服从正态分布
比较不同观测值的残差大小
以上都是

Q17:在多元线性回归中,若误差项不满足正态分布的假定,可能会导致( )。

回归系数的估计值有偏差
假设检验的结果不准确
预测区间不可靠
回归模型的拟合优度降低

Q18:若想研究多个自变量与因变量之间的非线性关系,可以采用( )方法。

对自变量进行变换
增加多项式项
采用非线性回归模型
进行主成分分析

Q19:主成分分析的主要目的是( )。

减少变量个数,同时保留原始变量的大部分信息
对变量进行分类
检验变量之间的相关性
构建回归模型

Q20:在进行因子分析时,因子载荷矩阵的元素表示( )。

原始变量与公共因子之间的相关系数
原始变量与特殊因子之间的相关系数
公共因子之间的相关系数
特殊因子之间的相关系数
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《应用统计:方差分析与多元线性回归》
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