t检验。(2分)如果我们想考察职业与性别是否存在关系,而职业和性别都是分类变量,那么可以用卡方检验考察不同性别之间职业是否存在显著差异。(2分)134217.什么是简单回归分析?其作用是什么?简单回归分析是通过一定的数学表达式将两个变量间的线性关系进行描述,确定自变量的变化对因变量的影响,是进行估计或预测的一种方法,侧重于考察变量之间的数量伴随关系。(或者简单回归分析是对具有线性相关关系的两个变量之间(其中一个为自变量,另一个为因变量)数量变化的一般关系进行分析,确定相应的数学关系式,以便进行估计或预测。)(4分)其作用包括:(1)从已知数据出发,确定变量之间的数学关系式;(2分)(2)对变量间的关系式进行统计检验,考察自变量是否对因变量具有显著影响;(2分)(3)利用所求出的关系式,根据自变量的取值估计或预测因变量的取值。(2分)四、计算题(每题15分,共30分)18.(1)已知:n=225,豆=6.5,s=2.5,20.025=1.96(2分)用户平均上网时间的95%的置信区间为:王土ZdJL=6.5±1.96×主;二=6.5士0.33(4分),Jn、/225即(6.17,6.83)(2分)ω样本比例:p=朵=0.4叫)年龄在20岁以下的网络用户比例的置信区间为:IP(1-P)_^LL1^""10.4Xcl一0.4)一P士2a/2'\iι丁土三=0.4士1.96XA/叮叮=0.4士0.064(3分)即(33.6%,46.4%)(2分)19.(1)回归方程为:y=363十1.42x(4分)(2)当x=50时,y=363+1.42X50=434(辆)(4分)(3)判定系数RZ-SSRSSR一一-SSTSSR+SSE=1600-;-0600+450)=0.7805(4分)表明在汽车销售量的总变差中,有78.05%可以由回归方程解释,说明回归方程的拟合程度很高。(3分)1343
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