回归分析期末考试练习题

1、对于一元线性回归01(1,2,...,)i i i y x i n ββε=++=,()0i E ε=，2var()i εσ=，

cov(,)0()i j i j εε=≠，下列说法错误的是

(A)0β，1β的最小二乘估计0?β，1

?β 都是无偏估计； (B)0β，1β的最小二乘估计0?β，1?β对1y ，2y ，...，n y 是线性的；

2、在回归分析中若诊断出异方差，常通过方差稳定化变化对因变量进行变换. 如果误差方差与因变量y 的期望成正比，则可通过下列哪种变换将方差常数化 (A)

1y

；

(C) ln(1)y +；(D)ln y .

3、下列说法错误的是

(A)强影响点不一定是异常值；

(B)在多元回归中，回归系数显著性的t 检验与回归方程显著性的F 检验是等价的； (C)一般情况下，一个定性变量有k 类可能的取值时，需要引入k-1个0-1型自变量； (D)异常值的识别与特定的模型有关.

4、下面给出了4个残差图，哪个图形表示误差序列是自相关的

一、选择题.（每题3分，共15分）

(C)0β，1β的最小二乘估计0?β，1

?β之间是相关的； (D)若误差服从正态分布，0β，1β的最小二乘估计和极大似然估计是不一样的.

(A) (B)

(C) (D)

5、下列哪个岭迹图表示在某一具体实例中最小二乘估计是适用的

(A)

(B)

(C) (D)

二、填空题（每空2分，共20分）

1、考虑模型y X βε=+，2var()n I εσ=，其中:X n p '?，秩为p '，2

0σ>不一定

已知，则?β

=__________________， ?var()β=___________，若ε服从正态分布，则 22

?()n p σ

σ

'- ___________，其中2?σ

是2σ的无偏估计. 2、下表给出了四变量模型的回归结果：

则残差平方和=_________，总的观察值个数=_________，回归平方和的自由度=________. 3、已知因变量y 与自变量1x ，2x ，3x ，4x ，下表给出了所有可能回归模型的AIC 值，则最优子集是_____________________.

4、在诊断自相关现象时，若0.66D W =，则误差序列的自相关系数ρ的估计值=_____ ，若存在自相关现象，常用的处理方法有迭代法、_____________、科克伦-奥克特迭代法.

5、设因变量y 与自变量x 的观察值分别为12,,...,n y y y 和12,,...,n x x x ，则以*x 为折点的折线模型可表示为_____________________.

三、（共45分）研究货运总量y （万吨）与工业总产值1x （亿元）、农业总产值2x （亿元）、居民非商品支出3x （亿元）的线性回归关系.观察数据及残差值i e 、学生化残差i SR E 、删除学生化残差()i S R E 、库克距离i D 、杠杆值ii ch 见表一

表一

表二

参数估计表

已知0.025(6) 2.447t =，0.025(7) 2.365t =，0.05(3,6) 4.76F =，0.05(4,7) 4.12F =，根据上述结果，解答如下问题：

1、计算误差方差2σ的无偏估计及判定系数2R .（8分）

2、对1x ，2x ，3x 的回归系数进行显著性检验.（显著性水平0.05α=）（12分）

3、对回归方程进行显著性检验.（显著性水平0.05α=）（8分）

4、诊断数据是否存在异常值，若存在，是关于自变量还是关于因变量的异常值？（10分）

5、写出y 关于1x ，2x ，3x 的回归方程，并结合实际对问题作一些基本分析（7分）

四、（共8分）某种合金中的主要成分为金属A 与金属B ，研究者经过13次试验，发现这两种金属成分之和x 与膨胀系数y 之间有一定的数量关系，但对这两种金属成分之和x 是否对膨胀系数y 有二次效应没有把握，经计算得y 与x 的回归的残差平方和为3.7，y 与x 、

2

x 的回归的残差平方和为0.252，试在0.05的显著性水平下检验x 对y 是否有二次效应？

（参考数据0.050.05(1,10) 4.96,(2,10) 4.1F F ==）

五、（共12分）（1）简单描述一下自变量12,,...,p x x x 之间存在多重共线性的定义；（2分） （2）多重共线性的诊断方法主要有哪两种？（4分） （3）消除多重共线性的方法主要有哪几种？（6分）

项目二-相关与回归分析案例及练习要求

项目二-相关与回归分析案例及练习要求

项目二：相关与回归分析 一、实验目的 1、掌握Pearson简单相关分析方法，并根据相关系数判断两变量的相关程度。 2、熟悉偏相关系数、Kendall tau-b和Spearman等级相关系数的计算方法，理解其区别与联系。 3、掌握一元与多元回归分析方法，对回归模型估计和检验，并对结果进行分析。 4、了解曲线回归分析方法。并对回归结果进行分析。 二、实验内容和要求 1、现有杭州市区1978－2014 年的GDP、城镇居民年人均可支配收入和年人均消费支出的数据资料（example1.sav），如下： 表5-1 杭州市区GDP、年人均可支配收入、人 均消费支出和CPI指数 年份GDP（亿 元） 人均可支 配收入 （元） 人均消 费支出 （元） 定基CPI 指数 （%） 1978 14.1995 338 301 100.1 1979 16.7206 396 365 100.5 1980 20.8220 521 491 101.3 1981 22.9243 540 513 103.3 1982 24.8297 532 532 105.4 1983 28.2171 578 535 107.6 1984 35.3781 729 679 110.9 1985 44.8574 1026 908 130.0 1986 51.3639 1169 1072 13 7.8

1987 60.5234 1260 1118 152.3 1988 70.8474 1565 1515 185.7 1989 77.2208 1764 1615 218.7 1990 89.6496 1985 1685 228.8 1991 109.6628 2128 1894 245.9 1992 141.3287 2580 2296 271.5 1993 208.6571 3525 3183 329.6 1994 278.8314 5249 4559 400.5 1995 369.7794 6301 5559 466.5 1996 472.7377 7206 6095 515.5 1997 541.4265 7896 6766 550.1 1998 590.5726 8465 7235 560.0 1999 631.7335 9085 7424 562.2 2000 711.1586 9668 7790 566.7 2001 1226.0891 10896 8968 563.9 2002 1404.2278 11778 9215 557.1 2003 1664.7332 12898 9949.76 554. 3 2004 2036.2738 14565 11212.78 568.2 2005 2349.5459 16601 13438 577.8 2006 2748.3121 19026.86 14471.74 584.8 2007 3273.8842 21689.36 14895.75 605.2

语文期末考试试卷分析

语文期末考试 试卷分析 一、试卷总体评价 本次高三语文试题在命制过程中严格依据2018年课标卷《考试说明》和《课程标准》的具体要求，在题型设置上紧扣2018年高考语文试题的变化特征，做到高度契合，目的在于引导学生认识高考语文，把握命题的基本特征，从而实现心中有数的测试目标，全卷总分150分，分为现代文阅读、古诗文阅读、语言文字应用以及写作等四个部分，注重考查学生的语文知识积淀和语文解题能力。通过考试后的成绩分析来看，达到了测试的预期目标，一方面，让学生明确了高考语文试题的基本特征和命题规律，有效检测了学生前期的学习状况，同时为教师了解学情，明确现状提供了依据，为后期高考语文一轮复习方案的制定提供了重要参考。 二、答卷存在的问题 (1)基础知识薄弱。病句、成语题普遍较差，据不完全统计，成语题的正确率不会高于20%，名句名篇默写平均分只有1.35分，如此低难度的题目考试效果却不十分理想，显示出的根本问题在于学生学习态度不端正，不肯下功夫去背诵，对语文学习总的时间投入过少。

(2)缺少规范意识。就高考语文而言，许多题目的解题具有一定的规律性，如“理解句子含义题”，在解题时就要树立表层含义，深层含义，主旨意义等三个角度，着重从关键词语，上下文语境，以及文章主题等三个角度去思考。许多同学在完成该题时缺少规范的表达，甚至于无所适从，不知道从何入手。 (3)应试技巧欠缺。如选择题不少同学选中某项，一见钟情后不再用别的选项来检验，以致出现差错。现代文阅读解题时不知道"回到文中"，对于主观题而言，尽量用原文有关词句回答问题，即使用自己的语言组织也要从原文找根据，树立起文本意识。 (4)文言能力较差。遇到文言翻译题，要么不会，要么翻译与原文大相径庭，要么翻译出的句子有明显的语病，达不到“信”、“达”的基本要求，该题得分率不到40%，提升空间很大。 （5）写作缺少结构。许多同学的写作毫无章法，不顾应试作文的特点，洋洋洒洒，下笔千言，结果大大超出了800字的范围，叫人产生视觉疲劳，反而出力不讨好。答题过程中字迹潦草，与整洁美观的卷面要求相差甚远，不仅扣掉显性的卷面清洁分1—2分，而且隐含的文面印象分也大打折扣。 四、应对措施 1、调动学生学习的积极性。针对大多数学生不重视语文学科的状况，要充分调动学生的学习积极性，提升课堂效率。

线性回归分析练习题

§1回归分析 一、基础过关 1．下列变量之间的关系是函数关系的是( ) A．已知二次函数y＝ax2＋bx＋c，其中a，c是已知常数，取b为自变量，因变量是这个函数的判别式Δ＝b2－4ac B．光照时间和果树亩产量 C．降雪量和交通事故发生率 D．每亩施用肥料量和粮食产量 2．在以下四个散点图中， 其中适用于作线性回归的散点图为( ) A．①② B．①③ C．②③ D．③④ 3．下列变量中，属于负相关的是( ) A．收入增加，储蓄额增加 B．产量增加，生产费用增加 C．收入增加，支出增加 D．价格下降，消费增加 4．已知对一组观察值(x i，y i)作出散点图后确定具有线性相关关系，若对于y＝bx＋a，求得b＝，x＝，y＝，则线性回归方程为 A．y＝＋ B．y＝＋ C．y＝＋ D．y＝＋ 5．对于回归分析，下列说法错误的是( ) A．在回归分析中，变量间的关系若是非确定关系，那么因变量不能由自

变量唯一确定 B．线性相关系数可以是正的，也可以是负的 C．回归分析中，如果r2＝1，说明x与y之间完全相关 D．样本相关系数r∈(－1,1) 6．下表是x和y之间的一组数据，则y关于x的回归方程必过( ) Array A.点(2,3) B．点,4) C．点,4) D．点,5) 7．若线性回归方程中的回归系数b＝0，则相关系数r＝________. 二、能力提升 8．若施化肥量x(kg)与小麦产量y(kg)之间的线性回归方程为y＝250＋4x，当施化肥量为50 kg时，预计小麦产量为________ kg. 9．某车间为了规定工时定额，需确定加工零件所花费的时间，为此做了4 次试验，得到的数据如下： (1)求加工时间与零件个数的线性回归方程； (2)试预报加工10个零件需要的时间．

线性回归分析练习题

§1 回归分析 1．1 回归分析 1．2 相关系数 一、基础过关 1．下列变量之间的关系是函数关系的是( ) A．已知二次函数y＝ax2＋bx＋c，其中a，c是已知常数，取b为自变量，因变量是这个函数的判别式Δ＝b2－4ac B．光照时间和果树亩产量 C．降雪量和交通事故发生率 D．每亩施用肥料量和粮食产量 2．在以下四个散点图中， 其中适用于作线性回归的散点图为( ) A．①②B．①③C．②③D．③④ 3．下列变量中，属于负相关的是( ) A．收入增加，储蓄额增加 B．产量增加，生产费用增加 C．收入增加，支出增加 D．价格下降，消费增加

4．已知对一组观察值(x i，y i)作出散点图后确定具有线性相关关系，若对于y＝bx＋a，求得b＝0.51，x＝ 61.75，y＝38.14，则线性回归方程为( ) A．y＝0.51x＋6.65 B．y＝6.65x＋0.51 C．y＝0.51x＋42.30 D．y＝42.30x＋0.51 5．对于回归分析，下列说法错误的是( ) A．在回归分析中，变量间的关系若是非确定关系，那么因变量不能由自变量唯一确定 B．线性相关系数可以是正的，也可以是负的 C．回归分析中，如果r2＝1，说明x与y之间完全相关 D．样本相关系数r∈(－1,1) 6．下表是x和y之间的一组数据，则y关于x的回归方程必过( ) A.点(2,3) B C．点(2.5,4) D．点(2.5,5) 7．若线性回归方程中的回归系数b＝0，则相关系数r＝________. 二、能力提升 8．某医院用光电比色计检验尿汞时，得尿汞含量(mg/L)与消光系数计数的结果如下： 若y与x 9．若施化肥量x(kg)与小麦产量y(kg)之间的线性回归方程为y＝250＋4x，当施化肥量为50 kg时，预计小麦产量为________ kg. 10．某车间为了规定工时定额，需确定加工零件所花费的时间，为此做了4次试验，得到的数据如下：

二年级道德与法治期末考试试卷分析

二年级道德与法治期末考试试卷分析 袁庄乡中心小学二.一班李喜玲 一、试卷的评价 （一）试卷的基本情况 《道德与法治》考试时间为60分钟。本学科期末考试的题型填空题、选择题、辨析题、连线题、简答题，这五个部分组成。 （二）试卷的基本特点 1、基础性强。试题立足于基础知识，与学生的生活和学习密切相关，以重点知识来设计题目。重在考查学生对道德法制基础知识的掌握情况。 2、标高适度。基于目前小学生的学习能力，试卷没出现较大的偏题、怪题。整卷的试题难度应该说是比较适中的。 3、题目设计具有简明性。题意指向明确，题目的表述较清楚，简单明了，学生审题时一目了然。 二、试卷成绩情况 这张试卷主要考察小学二年级上册道德与法制的内容。从总体考试成绩来看，班平均分87.9，优秀率65%，及格率为96.8%， 三、针对考试内容进行分析 1、首先，第一部分是填空题，共计20分，得分率为80%左右，当然，这和平时教师的教及作业有着密切的联系（学习指导），这也说明老师和学生在平时的课堂教学中特别注重对基础知识的把握。 2、其次，第二部分为判断题，共计20分。本题先对某个观点进行判断，其次再说明理由此题得分率为60％左右，相对来说比较低。这也说明学生在答题时没有认真审题。 3、第三部分选择题，共计20分，本题主要考察学生的阅读能力、分析能力、思考能力、查找答案的能力等，每位学生的水平不一，结果丢分较多。这充分反映了考生政治学习与考试的各项基本技能和综合能力有待提高。 4、第四部分连线，共计12，分此题做的较好，没有失分现象。 5、第五部分为简答题，共计28分，本题主要考察学生上课认真听讲和做笔记的能力。一般来说，简答题考的就是课本上原原本本的知识点，认真听讲和认真做笔记的同学则容易拿满分。但此题失分较多其主要表现在： （1）考生的基本功有待提高，错别字现象、字迹模糊不清现象、语言表达不通顺现象等依然存在。说明学生的基本功不扎实。基础打的不牢。 （2）考生理解题意、分析问题、解决问题能力不强。答卷中答非所问，文字表达不切要点等现象也很严重。有许多同学做题不认真，没有认真审题，对题意理解不深，考虑问题不全面，造成不必要的丢分。 （3）考生的应试能力不强。很多学生不理解考试的问题，不能回答，造成失分。这就表明考生如何选择有效信息作答的应试能力有待提高。 总之，考生在答卷过程中所呈现出来的一系表象，为指导我们今后的道法教学和考试提供可贵的一手资料，我们应深刻剖析。这就要求我们在今后的教学中要注重学生综合能力的提高。 四、改进措施 1、注重培养学生阅读能力、分析能力、概括和综合能力。 2、加强学法指导，教师在教学中要教学生如何审题，如何寻找试题的关键词捕

回归分析练习试题和参考答案解析

1 下面是7个地区2000年的人均国内生产总值（GDP）和人均消费水平的统计数据： 求：(1)人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。 (2)计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3)求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 (4)计算判定系数，并解释其意义。 α=)。 (5)检验回归方程线性关系的显著性(0.05 (6)如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 (7)求人均GDP为5000元时，人均消费水平95％的置信区间和预测区间。 解：（1）

可能存在线性关系。 （2）相关系数： 系数a 模型非标准化系数标准系数 t Sig. 相关性 B标准误差试用版零阶偏部分 1(常量).003 人均GDP.309.008.998.000.998.998.998 a. 因变量: 人均消费水平 有很强的线性关系。 （3）回归方程：734.6930.309 y x =+ 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig.相关性

回归系数的含义：人均GDP没增加1元，人均消费增加元。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。 系数(a) 模型非标准化系数标准化系数 t显著性B标准误Beta 1（常量） 人均GDP（元） %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%（4） 模型汇总 模型R R 方调整 R 方标准估计的误 差 1.998a.996.996 a. 预测变量: (常量), 人均GDP。 人均GDP对人均消费的影响达到%。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。 模型摘要 模型R R 方调整的 R 方估计的标准差

第七章 相关分析与回归分析(补充例题)

第七章 相关分析与回归分析 例1、有10个同类企业的固定资产和总产值资料如下： 根据以上资料计算(1)协方差和相关系数;(2)建立以总产值为因变量的一元线性回归方程；(3)当固定资产改变200万元时，总产值平均改变多少？(4)当固定资产为1300万元时，总产值为多少？ 解：计算表如下： （1）协方差——用以说明两指标之间的相关方向。 2 2) )((n y x xy n n y y x x xy ∑∑∑∑- = - -= σ

35.126400100 9801 6525765915610>=?-?= 计算得到的协方差为正数，说明固定资产和总产值之间存在正相关关系。 （2）相关系数用以说明两指标之间的相关方向和相关的密切程度。 ∑∑∑ ∑∑∑∑--- = ] )(][) ([2 2 2 2 y y n x x n y x xy n r 95 .0) 980110866577 10()6525566853910(9801 65257659156102 2 =-??-??-?= 计算得到的相关系数为0.95，表示两指标为高度正相关。 (3) 2 2 26525 56685391098016525765915610) (-??-?= --= ∑∑∑∑∑x x n y x xy n b 90 .014109765 126400354257562556685390 6395152576591560== --= 85 .39210 65259.010 9801=? -= -=x b y a 回归直线方程为： x y 9.085.392?+= (4)当固定资产改变200万元时，总产值平均改变多少？ x y ?=?9.0,180 2009.0|200=?=?=?x y 万元 当固定资产改变200万元时，总产值平均增加180万元。 (5)当固定资产为1300万元时，总产值为多少？ 85 .156213009.085.392|1300=?+==x y 万元 当固定资产为1300万元时，总产值为1562.85万元。 例2、试根据下列资产总值和平均每昼夜原料加工量资料计算相关系数。

回归分析练习题及参考答案

地区人均GDP/元人均消费水平/元 北京辽宁上海江西河南贵州陕西 22460 11226 34547 4851 5444 2662 4549 7326 4490 11546 2396 2208 1608 2035 求：(1)人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。 (2)计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3)求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 (4)计算判定系数，并解释其意义。 (5)检验回归方程线性关系的显著性(0.05 α=)。 (6)如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 (7)求人均GDP为5000元时，人均消费水平95％的置信区间和预测区间。 解：（1） 可能存在线性关系。 （2）相关系数：

（3）回归方程：734.6930.309 y x =+ 回归系数的含义：人均GDP没增加1元，人均消费增加0.309元。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。 系数(a) 模型非标准化系数标准化系数 t显著性B标准误Beta 1（常量）734.693139.540 5.2650.003 人均GDP（元）0.3090.0080.99836.4920.000 a. 因变量: 人均消费水平（元）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% （4） 模型汇总 模型R R 方调整 R 方标准估计的误 差 1.998a.996.996247.303 a. 预测变量: (常量), 人均GDP。 人均GDP对人均消费的影响达到99.6%。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规范排版。 模型摘要 模型R R 方调整的 R 方估计的标准差 1.998(a)0.9960.996247.303 a. 预测变量:(常量), 人均GDP（元）。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

卢淑华—相关与回归分析练习题

第十一章 等级相关练习题 1．某市有12所大专院校，现组织一个评审委员会对各校校园及学生体质进行评价，结果如下，试求环境质量与学生体质的关系的斯皮尔曼相关系数和肯得尔等级相关系数。 2．以下是婚姻美满与文化程度的抽样调查的结果，请计算婚姻美满与文化程度之Gamma 系数和肯德尔相关系数 τc 。 3 ．以下为两位评判员对10名参赛人名次的打分。试用斯皮尔曼等级相关系数来描述两评判员打分的接近程度。 4．青年歌手大奖赛评委会对10名决赛选手的演唱水平（X ）和综合素质（Y ）进行打分，评价结果如下表（表中已先将选手按演唱水平作了次序排列）所示，试计算选手的演唱水平和综合素质间的斯皮尔曼等级相关系数。（10分） 5．下面是对50名被调查者的英语成绩和法语成绩的抽样调查：求Gamma 系数。 解：41.0164 390164390=+-=+-= d s d s n n n n G y x a= b 54.479 y=a+bx=-54.479+0.659x n n -=-∑∑ 斯皮尔曼相关系数2s 26d r 1- 0.94n(n -1) ==∑ 【皮尔逊相关系数：0.889，斯皮尔曼相关系数：0.94，回归方程：Y=-54.48+0.66X 】

1．赛马迷们会认为，在圆跑道上进行的赛马比赛中，某些起点位置上的马会特别有利。在有八匹马的比赛中，位置1是内侧最靠近栏杆的跑道，位置8是外侧离栏杆最远的跑道。请从赛马的结果中判断起点位置与赛马获胜是否有关。（α=0.05） 7. 甲、乙两位评酒员对10种品牌白酒的主观排序如下表，计算两个等级相关系数，问两位评酒员对白酒的评价意见具有一定的相关性吗？（α= 0.05） 第十二章回归与相关 一、填空 1．在数量上表现为现象依存关系的两个变量，通常称为自变量和因变量。自变量是作为（变化根据）的变量，因变量是随（自变量）的变化而发生相应变化的变量。 2．对于表现为因果关系的相关关系来说，自变量一般都是确定性变量，因变量则一般是（随机性）变量。 3．根据资料，分析现象之间是否存在相关关系，其表现形式或类型如何，并对具有相关关系的现象之间数量变化的议案关系进行测定，即建立一个相关的数学表达式，称为（回归方程），并据以进行估计和预测。这种分析方法，通常又称为（回归分析）。 4.已知：工资（元）倚劳动生产率（千元）的回归方程为 x y c 80 10+ = ，因此，当劳动生产率每增长1千元，工资就平 均增加80 元。 5．积差系数r是（协方差）与X和Y的标准差的乘积之比。 二、单项选择 1．相关分析和回归分析相辅相成，又各有特点，下面正确的描述有（D ）。 A在相关分析中，相关的两变量都不是随机的；B在回归分析中，自变量是随机的，因变量不是随机的； C在回归分析中，因变量和自变量都是随机的；D在相关分析中，相关的两变量都是随机的。 2. 一元一次回归方程Y=a+bx中的a表示( )。 A. 斜率B. 最小平均法C. 回归直线D. 截距 3.在回归分析中,对于没有明显因果关系的两变量( ) A.可给定自变量数值估计因变量的可能值 B.可给定因变量值推出自变量值 C.可以都是随机变量 D.可以都是非随机变量 4.回归分析中的两个变量( ) A.都是随机变量 B.关系是对等的C.都是给定的量 D.一个是自变量,一个是因变量 5.回归估计的估计标准误差的计量单位与( )相同A.自变量 B.因变量 C.两个变量 D.相关系数 6.某校对学生的考试成绩和学习时间的关系进行测定,建立了考试成绩倚学习时间的直线回归方程为: yc=180-5x,该方程明显有误,错误在于( ) A. a值的计算有误,b值是对的 B. b值的计算有误,a值是对的 C. a值和b值的计算都有误 D. 自变量和因变量的关系搞错了 7.估计标准误与相关系数的关系是( ) A.估计标准误越大,相关系数越小 B.估计标准误越大,相关系数越大

数学期末考试试卷分析

数学期末考试试卷分析 数学期末考试试卷分析 一、试题分析: 本次测试，考核知识内容全面，覆盖面广，重视了基础知识、基本技能，以及解决问题能力的考查,有一定的综合性和灵活性，能突出学生灵活运用知识能力的考评，以实现学用结合，学以致用的目的。本试卷通过不同形式，从不同侧面考查了学生对知识的掌握情况。从难易程度看，总体上说难易适度，结构合理。考试时间充沛，学生都能从容答题。 参考人数47 良好人数1 良好率100优秀人数32 优秀率6808 平均值9130 二、错题分析 （一）填空。本题注重于本册数学基础知识的题型，共有1小题，其

中第13题、14题和1题错得较多。第13题，从100到300的数中，有（）个十位和各位相同的数。多数学生填30，算成3段，实际上100-200，200-300是两段，学生知识迁移能力不强。第14题考查的内容是组合，少数学生出现错误，基本上是讲过的原题，少数学生基础不扎实。第14题是一道排列题，讲过好多遍，学生觉得自己会了，自己一做就出现错误。 （二）判断。本题共有题。考察小数、面积、年月日、等知识，学生正确率较高。 （三）选择题。本题共有题，得分率较高。错的比较多的是第题要使34×□的积是三位数，□中最大填几？部分学生分析能力不强。 （四）计算。本题分口算和笔算两部分，主要考查学生的计算能力。得分率较高。但也有个别学生做题比较粗心，如口算算错，笔算中进位、退位忘记，数字抄错，得数忘记写等等。 （五）比较大小。得分率较高。 （六）数据分析题。错误原因主要是小数计算出现问题。 （七）解决问题。第3题和第题的错误率较高，第三题要先求宽，用

线性回归习题

线性回归习题 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

第9章一元线性回归练习题 一．选择题 1．具有相关关系的两个变量的特点是（） A．一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定 B．一个变量的取值由另一个变量唯一确定 C．一个变量的取值增大时另一个变量的取值也一定增大 D．一个变量的取值增大时另一个变量的取值肯定变小 2．下面的各问题中，哪个不是相关分析要解决的问题 A．判断变量之间是否存在关系B．判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响 C．描述变量之间的关系强度 D.判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系 3.根据下面的散点图，可以判断两个变量之间存在（） A.正线性相关关系 B. 负线性相关关系 C. 非线性关系 D. 函数关系 4.下面的陈述哪一个是错误的（） A. 相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量 B．相关系数是一个随机变量 C．相关系数的绝对值不会大于1 D．相关系数不会取负值 5.根据你的判断，下面的相关系数取值哪一个是错误的（） A. B. 0.78 C. D. 0 6.如果相关系数r=0,则表明两个变量之间（） A.相关程度很低 B. 不存在任何关系

C ．不存在线性相关关系 D.存在非线性关系 7. 下列不属于相关关系的现象是（ ） A.银行的年利息率与贷款总额 B.居民收入与储蓄存款 C.电视机的产量与鸡蛋产量 D.某种商品的销售额与销售价格 8.设产品产量与产品单位成本之间的线性相关系数为，这说明二者之间存在着（ ） A. 高度相关 B.中度相关 C.低度相关 D.极弱相关 9.在回归分析中，被预测或被解释的变量称为（ ） A.自变量 B.因变量 C.随机变量 D.非随机变量 10. 对两变量的散点图拟合最好的回归线，必须满足一个基本的条件是（ ） A. 2?()y y ∑-最小 B. 2)(?y y ∑-最大 C.2?()y y ∑-最大 D. 2)(?y y ∑-最小 11. 下列哪个不属于一元回归中的基本假定（ ） A.误差项i ε服从正态分布 B. 对于所有的X ，方差都相同 C. 误差项i ε相互独立 D. 0)?=-i i y y E （ 12.如果两个变量之间存在着负相关，指出下列回归方程中哪个肯定有误（ ） A.x y 75.025?-= B. x y 86.0120?+-= C. x y 5.2200?-= D. x y 74.034?--= 13.对不同年份的产品成本拟合的直线方程为,75.1280?x y -=y 表示产品成本，x 表示不同年份，则可知（ ） A.时间每增加一个单位，产品成本平均增加个单位 B. 时间每增加一个单位，产品成本平均下降个单位 C.产品成本每变动一个单位，平均需要年时间 D. 产品成本每减少一个单位，平均需要年时间

回归分析练习题与参考答案

1 下面是7个地区2000年的人均国生产总值（GDP）与人均消费水平的统计数据：地区人均GDP/元人均消费水平/元 北京上海 22460 11226 34547 4851 5444 2662 4549 7326 4490 11546 2396 2208 1608 2035 求：(1)人均GDP作自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系形态。 (2)计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3)求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 (4)计算判定系数，并解释其意义。 (5)检验回归方程线性关系的显著性(0.05 α=)。 (6)如果某地区的人均GDP为5000元，预测其人均消费水平。 (7)求人均GDP为5000元时，人均消费水平95％的置信区间与预测区间。 解：（1） 可能存在线性关系。 （2）相关系数：

（3）回归方程：734.6930.309 y x =+ 回归系数的含义：人均GDP没增加1元，人均消费增加0.309元。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规排版。 系数(a) 模型非标准化系数标准化系数 t 显著性B 标准误Beta 1 （常量）734.693 .540 5.265 0.003 人均GDP（元）0.309 0.008 0.998 36.492 0.000 a. 因变量: 人均消费水平（元）%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% （4） 模型汇总 模型R R 方调整 R 方标准估计的误 差 1 .998a.996 .996 247.303 a. 预测变量: (常量), 人均GDP。 人均GDP对人均消费的影响达到99.6%。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规排版。 模型摘要 模型R R 方调整的 R 方估计的标准差 1 .998(a) 0.996 0.996 247.303 a. 预测变量:(常量), 人均GDP（元）。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

第十二章相关与回归分析练习题

第十二章相关与回归分析 一、填空 1.如果两变量的相关系数为0，说明这两变量之间_____________。 2.相关关系按方向不同，可分为__________和__________。 3.相关关系按相关变量的多少，分为______和复相关。4．在数量上表现为现象依存关系的两个变量，通常称为自变量和因变量。自变量是作为（变化根据）的变量，因变量是随（自变量）的变化而发生相应变化的变量。 5．对于表现为因果关系的相关关系来说，自变量一般都是确定性变量，因变量则一般是（随机性）变量。 6．变量间的相关程度，可以用不知Y与X有关系时预测Y的全部误差E1，减去知道Y与X有关系时预测Y的联系误差E2，再将其化为比例来度量，这就是（削减误差比例）。 7．依据数理统计原理，在样本容量较大的情况下，可以作出以下两个假定：（1）实际观察值Y围绕每个估计值 c Y是 服从（）；（2）分布中围绕每个可能的 c Y值的（）是相同的。 7.已知：工资（元）倚劳动生产率（千元）的回归方程为 x y c 80 10+ =，因此，当劳动生产率每增长1千元，工资就平 均增加80 元。 8．根据资料，分析现象之间是否存在相关关系，其表现形式或类型如何，并对具有相关关系的现象之间数量变化的议案关系进行测定，即建立一个相关的数学表达式，称为（回归方程），并据以进行估计和预测。这种分析方法，通常又称为（回归分析）。 9．积差系数r是（协方差）与X和Y的标准差的乘积之比。 二、单项选择 1．欲以图形显示两变量X和Y的关系，最好创建（D ）。A 直方图 B 圆形图 C 柱形图 D 散点图2．在相关分析中，对两个变量的要求是（A ）。 A 都是随机变量 B 都不是随机变量 C 其中一个是随机变量，一个是常数 D 都是常数 3. 相关关系的种类按其涉及变量多少可分为( )。 A. 正相关和负相关 B. 单相关和复相关 C. 线性相关和非线性相关 D. 不相关、不完全相关、完全相关4．关于相关系数，下面不正确的描述是（B ）。 A当0≤ ≤r1时，表示两变量不完全相关；B当r=0时，表示两变量间无相关； C两变量之间的相关关系是单相关；D如果自变量增长引起因变量的相应增长，就形成正相关关系。 5. 当变量X按一定数量变化时，变量Y也随之近似地以固定的数量发生变化，这说明X与Y之间存在( )。 A. 正相关关系 B. 负相关关系 C. 直线相关关系 D. 曲线相关关系 6．当x按一定数额增加时，y也近似地按一定数额随之增加，那么可以说x与y之间存在（A ）关系。 A 直线正相关 B 直线负相关 C 曲线正相关 D 曲线负相关 7．评价直线相关关系的密切程度，当r在～之间时，表示（ C ）。 A 无相关 B 低度相关 C 中等相关 D 高度相关 8.两变量的相关系数为,说明( ) A.两变量不相关 B.两变量负相关 C.两变量不完全相关 D.两变量完全正相关 9．两变量的线性相关系数为0，表明两变量之间（D ）。 A 完全相关 B 无关系 C 不完全相关 D 不存在线性相关 10.兄弟两人的身高之间的关系是( )A.函数关系 B.因果关系 C.互为因果关系 D.共变关系 11．身高和体重之间的关系是（C ）。A 函数关系 B 无关系 C 共变关系 D 严格的依存关系12．下列关系中，属于正相关关系得是（A ）。

七年级上册数学期末考试-试卷分析

七年级数学期末考试试卷分析 一、试卷分析： 从试卷卷面情况来看，考查的知识面较广，类型比较多样灵活，同时紧扣课本、贴近生活。既考查了学生对基础知识把握的程度，又考查了学生的实际应用、计算、思维以及解决问题的能力，不仅顾及了各个层次学生的水平，又有所侧重。这份试题尤其注重对基础知识的检测，以及学生综合运用知识的能力。 二、学生情况分析： 从本次考试成绩来看，相对期中考试有所上升。本班共有学生31人，参加考试31人，优秀人数：，优秀率；及格人数：及格率：；低分人数：低分率：；均分是分，最高分分，最低分分。主要原因是：学生粗心大意，做题不够细心，特别是计算题出错最多。后进生的基础太差，优生的成绩不够理想。 三、各题得分情况分析： 第一题：选择题（共10个小题，每小题3分，共30分）本题得21分以上的同学不多，主要是第7、8、10、12小题，学生失分严重。 第二题：填空题（共5个小题，每小题3分，共15分） 该题14、15小题绝大部分考生能有正确答案，但13、16、17两小题错误者占80％左右。这反映学生对问题缺乏综合分析和判断的能力。特别是第17小题，学生对数学语言意义的理解上存在一定问题。找规律大多数学生理解不了题意，找不到规律，说明平时教学中对数学

观察、理解、分析、建立思维方法培养训练意识仍有缺失。 第三题：解答题 18、20计算题及解方程（共18分）这是学生最好得分的题目，但也是易失分的题，后进生都做的较好，但解方程的第二小题失分率70%。这反映学生对于去分母这一知识掌握的还不够。计算题大多数学生计算能力强，能熟练应用解题技巧进行计算，但仍有少数学生粗心出错。 第19题：（共2个小题，共9分）这一题完成的较差，失分率只有85%，这说明学生在进行多项式加减时仍然忘记带括号和去括号法则的符号变化。 第22题：（共10分）本题考察学生对含有分母的方程(含有参数)的解法，学生在解方程过程中不能明确x,m的关系导致这个题失分严重 第23题：解决实际问题（共2小题，10分）该题得满得4分以上的占30%，0分的占10%，这说明学生的理解力，推理能力，逻辑思维力不强，对问题该如何正确回答理解不清导致丢分。 第24题：（共3小题，12分）该题考察学生对角平分线概念的理解，第（1）小题学生掌握较好，但是（2）（3）题失分严重，主要原因是对未知角度学生不能结合图形很好的转换，不能列出相关角的关系式。 四、改进的措施： 通过前面对试题的分析，在今后的教学中除了要把握好知识体

简单线性回归分析思考与练习参考答案

第10章 简单线性回归分析 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1．如果两样本的相关系数21r r =，样本量21n n =，那么（ D ）。 A. 回归系数21b b = B ．回归系数12b b < C. 回归系数21b b > D ．t 统计量11r b t t = E. 以上均错 2．如果相关系数r =1，则一定有（ C ）。 A ．总SS =残差SS B ．残差SS =回归 SS C ．总SS =回归SS D ．总SS ＞回归SS E. 回归MS =残差MS 3．记ρ为总体相关系数，r 为样本相关系数，b 为样本回归系数，下列（ D ）正确。 A ．ρ=0时，r =0 B ．|r |＞0时，b ＞0 C ．r ＞0时，b ＜0 D ．r ＜0时，b ＜0 E. |r |=1时，b =1 4．如果相关系数r =0，则一定有（ D ）。 A ．简单线性回归的截距等于0 B ．简单线性回归的截距等于Y 或X C ．简单线性回归的残差SS 等于0 D ．简单线性回归的残差SS 等于SS 总 E ．简单线性回归的总SS 等于0 5．用最小二乘法确定直线回归方程的含义是（ B ）。 A ．各观测点距直线的纵向距离相等 B ．各观测点距直线的纵向距离平方和最小 C ．各观测点距直线的垂直距离相等 D ．各观测点距直线的垂直距离平方和最小 E ．各观测点距直线的纵向距离等于零 二、思考题 1．简述简单线性回归分析的基本步骤。 答：① 绘制散点图，考察是否有线性趋势及可疑的异常点；② 估计回归系数；③ 对总体回归系数或回归方程进行假设检验；④ 列出回归方程，绘制回归直线；⑤ 统计应用。 2．简述线性回归分析与线性相关的区别与联系。

2018年期末考试试卷分析【精品范文】

2018年期末考试试卷分析 2018年期末考试试卷分析 31.（1）试题分析 （一）试题评价 本题组是31题材料分析题的第（1）问，以初中生小奇一家致富为材料，设问为“结合材料，分析小奇家致富的主要原因是什么？”，分值为2分。本题主要考查国家精准扶贫、乡村振兴发展的知识，答案具有开放性和灵活性，学生可以从国家政策、个人努力、家乡资源三个角度组织语言回答，学生只要答到两个不同角度即可满分，试题难度适中。材料里也透露了部分答案的信息，如“国家加大对贫困地区基础设施的投入”，小奇家乡有自然风景优美，人文历史浓厚，学生通过审查材料也能获得答案信息，所以本题的设计较好地考查了学生的阅读能力，审题能力，分析能力，体现了考试大纲的要求。 （二）得分情况分析 本题总分2分，最高得分2分，最低得分0分，平均分1.5分，得分率75%，总体得分较好。

（三）学生答题常见错误 1、部分学生试卷留空白，或者书写差，字迹潦草看不清。 2、角度不全面，国家政策、个人努力、家乡资源三个角度只回答其中一个角度。 3、没有结合材料审题、答题，写的答案泛泛而谈，假大空，没有结合材料信息谈小奇家致富的主要原因。 （四）错误成因分析 1、考生阅读、理解材料的能力不高，对材料不重视，只看设问不看背景材料，不会从材料中筛选关键词，利用材料透露的信息组织答案，所写答案没有针对性。 2、部分考生语言组织能力不强，表达不完整，只写几个字，马虎应对；或者表达不简洁，直接抄材料不归纳，答案指向性不明，导致写了很多分数也不高。 （五）教学意见和建议

1、提高学生针对材料中的关键词组织答题语言的能力，建议在教学中加强学生审题能力和结合材料分析能力的训练，提高学生多角度、多角度、有针对性答题的能力。 2、针对不同设问，规范答题格式，培养学生材料和考点相结合的答题习惯，避免空谈材料或者长篇大论堆积考点，促使学生养成良好的答题习惯和答题规范。 31（2）小结 一、试题评价 本小题设问为：“如果你是小奇，用哪些理由说服父母选择这套方案？” 主要考查国情部分的核心知识点：“节能”“生态”“智能”，还有心理、道德、法律部分的“个性”“安全”“娱乐”，材料涉及网络、扶贫、乡村振兴、智能家居，范围涉及广泛，综合性强，要求紧扣材料，运用基础知识，具体化，材料化，知识化。

一元线性回归模型练习题

一元线性回归模型 一、单项选择题 1、变量之间的关系可以分为两大类( )。 A 函数关系与相关关系 B 线性相关关系与非线性相关关系 C 正相关关系与负相关关系 D 简单相关关系与复杂相关关系 2、进行相关分析时的两个变量( )。 A 都就是随机变量 B 都不就是随机变量 C 一个就是随机变量,一个不就是随机变量 D 随机的或非随机都可以 3、参数β的估计量β? 具备有效性就是指( ) A Var(β?)=0 B Var(β?)为最小 C (β?－β)＝0 D (β? －β)为最小 4、产量(X,台)与单位产品成本(Y, 元/台)之间的回归方程为?i ＝356－1、5X i ,这说明( ) A 产量每增加一台,单位产品成本增加356元 B 产量每增加一台,单位产品成本减少1、5元 C 产量每增加一台,单位产品成本平均增加356元 D 产量每增加一台,单位产品成本平均减少1、5元 5、对于01??i i i Y X e ββ=++,以σ?表示估计标准误差,Y ?表示估计值,则( )。 A i i ??0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝ B 2i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）＝0 C i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 D 2i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 6、对于i 01i i ??Y =X +e ββ+,以?σ 表示估计标准误差,r 表示相关系数,则有( )。 A ?0r=1σ ＝时， B ?0r=-1σ＝时， C ?0r=0σ＝时， D ?0r=1r=-1σ＝时，或 7、设Y 表示实际观测值,?Y 表示OLS 估计回归值,则下列哪项成立( )。 ??A Y Y B Y Y ??C Y Y D Y Y ＝ ＝　＝ ＝ ??A Y Y B Y Y ?? C Y Y D Y Y ＝ ＝　＝ ＝ 8、用OLS 估计经典线性模型i 01i i Y X u ββ+＝＋,则样本回归直线通过点( )。 ?A X Y B X Y ?C X Y D X Y （，） （，）　（，） （，） ?A X Y B X Y ? C X Y D X Y （，） （，）　（，） （，） 9、对回归模型t t t x y εββ++=10进行统计检验时,通常假定t ε服从( ) A N(0,2i σ) B t(n-2) C N(0,2σ) D t(n) 10、以y 表示实际观测值,y ?表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则就是使( )A )?(i i y y -∑＝0 B 2 )?(i i y y -∑＝0 C )?(i i y y -∑为最小 D 2 )?(i i y y -∑为最 小 11、下列各回归方程中,哪一个必定就是错误的?( ) A 、 Y i =50+0、6X i r XY =0、8 B 、Y i =-14+0、8X i r XY =0、87

回归分析练习题与参考答案

求：(1)人均GDP 乍自变量，人均消费水平作因变量，绘制散点图，并说明二者之间的关系 形态。 (2) 计算两个变量之间的线性相关系数，说明两个变量之间的关系强度。 (3) 求出估计的回归方程，并解释回归系数的实际意义。 (4) 计算判定系数，并解释其意义。 (5) 检验回归方程线性关系的显著性 ( 0.05)。 (6) 如果某地区的人均 GDP 为5000元，预测其人均消费水平。 (7) 求人均GDP 为5000元时，人均消费水平 95%的置信区间与预测区间。 解: (1) 可能存在线性关系。 12000- 1DOOQ - 6000- 6000- 4QD0- 2000- 0- D 10000 20000 人均GDP 30000 4MOO

(2) 相关系数：

a.因变量人均消费水平 有很强的线性关系。 （3）回归方程： y 734.693 0.309x a.因变量人均消费水平 回归系数的含义：人均 GDP 没增加1元，人均消费增加 0.309元。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规排版。 系数（a ） a.因变量人均消费水平（元） %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% （4） 模型汇总 a.预测变量常量）,人均GDP 人均GDP 寸人均消费的影响达到 99.6%。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 注意：图标不要原封不动的完全复制软件中的图标，要按规排版。 a.预测变量:（常量人均GDP （元）。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%