某企業(yè)職工人數(shù)資料(單位:人)如下:
該企業(yè)5?8月份平均職工人數(shù)為()
A.2200人
B.2300人
C.2400人
D.2500人
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某行業(yè)2010年、2012年、2017年、2020年的職工數(shù)量(年底數(shù))的記錄如下:
則該行業(yè)2010年至2020年平均每年職工人數(shù)為()萬人。
A.1000
B.1300
C.1350
D.1385
某商場2017?2021年商品銷售額(單位:百萬元)如下:
該商場2017?2021年商品銷售額的平均增長量為()百萬元。
A.3
B.4
C.5
D.6
某市財政收入2020年比2016年增長了65.5%,則該市2016年至2020年財政收入的平均增長速度為()。
A.A
B.B
C.C
D.D
A.101.2
B.102.6
C.103.53
D.105.1
A.103.5
B.102.6
C.103.9
D.104.8
A.相關分析研究變量間相關的方向和相關程度,相關分析中需要明確自變量和因變量
B.回歸分析是指根據(jù)相關關系的具體形態(tài),選擇一個合適的數(shù)學模型,來近似地表達變量間的依賴關系,也就是說回歸分析研究變量間相互關系的具體形式
C.相關分析與回歸分析不僅具有共同的研究對象,而且在具體應用時,常常必須互相補充
D.回歸分析可以從一個變量的變化來推測另一個變量的變化
E.只有當變量之間存在著相關性時,進行回歸分析尋求其相關的具體形式才有意義
A.根據(jù)因變量的多少,回歸模型可以分為一元回歸模型和多元回歸模型
B.根據(jù)是否是線性,回歸模型可以分為線性回歸模型和非線性回歸模型
C.一元線性回歸模型是描述兩個變量之間相關關系的最簡單的回歸模型,可以表示為Y=β0+β1X
D.描述因變量Y的期望E (Y)如何依賴自變量X的方程稱為回歸方程。一元線性回歸方程的形式為:E(Y)=β0+β1X+ε
E.一元線性回歸方程的圖示是一條直線,β0是回歸直線的截距,β1是回歸直線的斜率,表示X每變動一個單位時,E (Y)的變動量
A.一元回歸模型
B.多元回歸模型
C.線性回歸模型
D.非線性回歸模型
E.回歸方程
A.決定系數(shù)R2,也稱為擬合優(yōu)度或判定系數(shù),可以測度回歸模型對樣本數(shù)據(jù)的擬合程度,其取值范圍在(0,1)之間
B.如果所有觀測點都落在回歸直線上,決定系數(shù)R2=1,說明回歸直線可以解釋因變量的所有變化
C.決定系數(shù)R2=0,說明回歸直線無法解釋因變量的變化,因變量的變化與自變量無關
D.現(xiàn)實應用中R2大多落在0和1之間,決定系數(shù)R2越高,越接近于1,模型的擬合效果就越好,即模型解釋因變量的能力越強
E.多元回歸模型在實際應用中,隨著自變量個數(shù)的增加,決定系數(shù)R2也會增大,調整后R2考慮了自變量個數(shù)增加帶來的影響,在數(shù)值上大于R2
A.該項調查的總體是該單位所有在職員工
B.該項調查的樣本是隨機抽取的300名在職員工
C.該項調查的總體參數(shù)是該單位所有在職員工中亞健康人員占比
D.該項調查的樣本統(tǒng)計量是被調查的300名在職員工中的亞健康人員占比
E.供抽樣所用的所有抽樣單元的名單指的是抽樣總體
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