市场调查与预测同步练习（十二） 中央电大教务处畅军毅 第十二章和关回归分析市场预测法 一、单项造择题（在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合思目要求的。请将正 确透项前的字母填在题后括号内) ·现象之间互相关系的类型有() A,函数关系和因果关系 B.相关关系和函数关系 C。相关关系和因果关系 D,回归关系和因果关系 2.当变量X按一定数额变化时，变量y的值也随之近以地按固定的数额而变化，那么 这时变量y和变量x间存在着() ·正相关关系 ·负相关美系 ·复相关关系 。直线相关关系 3.判定现象间有无相关关系的方法是() ·编制相关表 ·计算相关系数 ·绘制相关图 ·进行定性分析 4。两个变量间的相关关系移为〔) ·单相关 ·无相关 ·复相美 ·正相关 5,相关系数() A,只适用于直线相关 B.具适用于由线相关
市场调查与预测同步练习（十二） 中央电大教务处 杨军毅 第十二章相关回归分析市场预测法 一、单项选择题（在每小题列出的四个选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将正 确选项前的字母填在题后括号内） • 现象之间互相关系的类型有（） A．函数关系和因果关系 B．相关关系和函数关系 C．相关关系和因果关系 D．回归关系和因果关系 2．当变量 X 按一定数额变化时，变量 y 的值也随之近似地按固定的数额而变化，那么 这时变量 y 和变量 x 间存在着（） • 正相关关系 • 负相关关系 • 复相关关系 • 直线相关关系 3．判定现象间有无相关关系的方法是（ ） • 编制相关表 • 计算相关系数 • 绘制相关图 • 进行定性分析 4．两个变量间的相关关系称为（） • 单相关 • 无相关 • 复相关 • 正相关 5．相关系数（） A．只适用于直线相关 B．只适用于曲线相关
C,既可用于直线相关，也可适用于曲线相关 D,概不适用于直线相关，也不适用于由线相关 6.在计算相关系数之前。必须对两个变量做() ·定性分析 ·定量分析 ·目归分析 ·可比分析 7.相关系数的取值范国是() ·0 。0 0r≤1 -s1 8.已知变量x与y间关系如图所示，则x与y闻相关系数为() A.0.29 B.-06*4 C.1.04 D,0.91t 9.相关系数一1.跳明两个变量之间《) ·无相关关系 ·低度相关关系 。高度相美关系 ·完全负相关 10.当所有观察值y都落在回归直线y=+b0)上，则x与y之间的相关系数() A,0 B..I<l C.=1 D.0cr<l 11.已知某企业的产量和生产成本有直接关系，在这条直线上，当产量为1000件时， 其生产成本为0000元，其中不变成本为6000元，根据这些资料写出总成本对产量的 回归方程()
C．既可用于直线相关，也可适用于曲线相关 D．既不适用于直线相关，也不适用于曲线相关 6．在计算相关系数之前，必须对两个变量做（） • 定性分析 • 定量分析 • 回归分析 • 可比分析 7．相关系数的取值范围是（） • r=0 • -r≤r≤0 • 0≤r≤1 • -r≤r≤1 8．已知变量 x 与 y 间关系如图所示，则 x 与 y 间相关系数为（） A．0.29* B．-0.86* * C．1.04* * D．0.91* * 9．相关系数 r=-1,说明两个变量之间（） • 无相关关系 • 低度相关关系 • 高度相关关系 • 完全负相关 10．当所有观察值 y 都落在回归直线 y=a+bx(b>0)上，则 x 与 y 之间的相关系数（） A．r=0 B．-1<r<1 C．r=1 D．0<r<1 11．已知某企业的产量和生产成本有直接关系，在这条直线上，当产量为 1000 件时， 其生产成本为 30000 元，其中不变成本为 6000 元，根据这些资料写出总成本对产量的 回归方程（）
·6000+24x ·yc6+024k ·=2400-6x ·36=24+6000m 12.已知变量x的标准差为 变量y的标准差为，并且一 2,则相 关系数r0 A.不可知B.12C. 2D.4 二、多项选择题《从每题所给的5个备选答案中，透出2至3个正确选项，将其编 号填入题后面的括号内。) 1.相关目归分析市场预测法的应用条件是()： ·市场现象的因变量与白变量之间存在相关关系： ·市场现象的因变量与自变量之同存在线形相关关弱 ·市场现象的因变量与白变量之博高度相关： ·市场现象存在自相关： ·市场现象的因变量与自变量之间存在系统的数据资料： 2.为了使白变量和因变量高度相关，应做到()。 ·与因变量有相关关系的因素都选为自变量： ·只远一个因素做自变量( ·与因变量有高度相关美系的因素军选为白变量： ·与因变量没有相关关系的因素都不选为自变量： ·与因变量只有低度相关关系的因素都不达为自变量： 3。酸国归分析时，要求数据资料()。 ·多多益善： ·具有回归模型所需的白变量和因变量的实际观黎值： ·修够取得预测期内的自变量值： ·对观察值进行如工，使之符合模型要求： ·任给两组数据，都可以做回归分析： 4.从相关关系中自变量的性质分类，相关日归分析可分为()
• yc=6000+24x • yc=6+0.24x • yc=2400+6x • yc=24+6000x 12．已知变量 x 的标准差为 ,变量 y 的标准差为 ，并且 y= =2 ,则相 关系数 r 为() A．不可知 B．1/2C． /2D． /4 二、多项选择题（从每题所给的 5 个备选答案中，选出 2 至 5 个正确选项，将其编 号填入题后面的括号内。） 1．相关回归分析市场预测法的应用条件是()。 • 市场现象的因变量与自变量之间存在相关关系； • 市场现象的因变量与自变量之间存在线形相关关系 • 市场现象的因变量与自变量之间高度相关； • 市场现象存在自相关； • 市场现象的因变量与自变量之间存在系统的数据资料； 2．为了使自变量和因变量高度相关，应做到（）。 • 与因变量有相关关系的因素都选为自变量； • 只选一个因素做自变量； • 与因变量有高度相关关系的因素都选为自变量； • 与因变量没有相关关系的因素都不选为自变量； • 与因变量只有低度相关关系的因素都不选为自变量； 3．做回归分析时，要求数据资料（）。 • 多多益善； • 具有回归模型所需的自变量和因变量的实际观察值； • 能够取得预测期内的自变量值； • 对观察值进行加工，使之符合模型要求； • 任给两组数据，都可以做回归分析； 4．从相关关系中自变量的性质分类，相关回归分析可分为（）
·一无相关目归分析： ·多元相关日归分析： ·自相关回自分析： ·直线回归分析： ·由线相关目归分析： 5.如果自变量Y受因素XI,X2,Xm的影响，其中X,X2与Y的相关系数满 足208（一1,2）X3:X加与Y的相关关系并不明显，则应建立模型() ·多元回归模型： ·单回归模重： ·直线同自模型： ·由线回归核型 ·二元回归模型： 6.用预测模型作预测，可以下列形式给出预测值()， ·点值估计 ·估间售计： ·精确值： ·误差限确定 ·很不可靠的预测值： 7.对国白模型进行检验的方法有()。 ·误差检验： ·日归标准最著性检险： ·目归方程显著性检验： ·相关系数检险： ·重复实验： 。,判定现象之间有无相关关系的方法是()： ·对客观现象敏定量分析： ·对客观现象做定性分析： ·编制相关表 ·绘制相关表：
• 一元相关回归分析； • 多元相关回归分析； • 自相关回归分析； • 直线回归分析； • 曲线相关回归分析； 5．如果自变量 Y 受因素 X1，X2，……Xnn 的影响，其中 X1，X2 与 Y 的相关系数满 足 ≥0.8（r=1，2）X3……Xn 与 Y 的相关关系并不明显，则应建立模型（） • 多元回归模型； • 单回归模型； • 直线回归模型； • 曲线回归模型； • 二元回归模型； 6．用预测模型作预测，可以下列形式给出预测值（）。 • 点值估计； • 估间估计； • 精确值； • 误差限确定； • 很不可靠的预测值； 7．对回归模型进行检验的方法有（）。 • 误差检验； • 回归标准显著性检验； • 回归方程显著性检验； • 相关系数检验； • 重复实验； 8．判定现象之间有无相关关系的方法是（）。 • 对客观现象做定量分析； • 对客观现象做定性分析； • 编制相关表； • 绘制相关表；
·计算估计标准误差 9.按相关程度可将相关性分析为()。 ·不相关： ·完全相关 ·正相关： ·不完全相关 ·负相关： 10.与直线相关关系较密切的关系是()。 ·结构关系： ·函数关系： ·比例关系： ·因果关系 ·平衡关系： 11.直线相关分析的特点是()。 ·两个变量具有对等关系： ·只能算出一个相美系数： ·相关系数有正负号： ·相关的两个变量部是随机的： ·相关系数的大小反肤两麦量间相关的密切程度： 12.估计标清误差是反联()· ·因变量的信计值： ·自变量数列离散程度的标准： ·归方程的代表性的指标 ·因变量序列离散程度的指标： ·因变量估计植可章程度的指标： 三、问答题 ·什么是函数关系和相关美系？两者有什么联系和区则？ ·如何确定相关关系中的因便量和自变量 ·怎样判断现象之间有无相关关系 ·什么是相关关系？它有事些计算方法？
• 计算估计标准误差； 9．按相关程度可将相关性分析为（）。 • 不相关； • 完全相关； • 正相关； • 不完全相关； • 负相关； 10．与直线相关关系较密切的关系是（）。 • 结构关系； • 函数关系； • 比例关系； • 因果关系； • 平衡关系； 11．直线相关分析的特点是（）。 • 两个变量具有对等关系； • 只能算出一个相关系数； • 相关系数有正负号； • 相关的两个变量都是随机的； • 相关系数的大小反映两变量间相关的密切程度； 12．估计标准误差是反映（）。 • 因变量的估计值； • 自变量数列离散程度的标准； • 回归方程的代表性的指标； • 因变量序列离散程度的指标； • 因变量估计值可靠程度的指标； 三、问答题 • 什么是函数关系和相关关系？两者有什么联系和区别？ • 如何确定相关关系中的因便量和自变量？ • 怎样判断现象之间有无相关关系？ • 什么是相关关系？它有哪些计算方法？
·相关系数与估计标准误差有什么关系？ ·直线回归方程y=a+x中，参数、b是怎样求得的？它们的几何意义与经济意义 是什么 ·什么是估计标准误差？他有什么作用？ ·什么是时榈序列的相关？ 四，计算题 1、己知目归方程yc-10+0.5x,且n-40,)y-4609y-78002-8552.使计算结计标准 误差？ 2、根据下表提供的宽料确定直线日归方程。计算估计标准误差。并以005的显著水 平，估计固定货产价值为1000万元时，实际总资产应处的范围：单位：万元 企业编号 12345678910 国定资产价 31892020040941502314121010221225 值 总资产 5241019618215913928603151612191624 3、某企业认为，某某产品的销售额(y)与推销员数量x!及谈产品所支付的广告费x2 有关，该金业1997年到2001年的有关统计数字如下： 年份 1997 1998 1999 2000 2001 销售额（万元》 158 170 172 180 188 推销员人数 9 10 10 10 11 (人) 广告费 1.90 2.00 2.10 2.50 2.58 拟合销售额对推销人员及广告贵的线形回归方程并解释国归系数的实际含义。 4,某商店各个时别的商品流通费水平和商品零售额货料如下表： 商品零售辆（万91115.17.121.23.25. 27 元) .51535559.555 5 5 流通费水平 644322.822.4232221 3%) 060 5 用水平双曲线国归模型预测，如果下期零售额估计为28万元，流通费用水平是多少？
• 相关系数与估计标准误差有什么关系？ • 直线回归方程 y= a +bx 中，参数ａ、b 是怎样求得的？它们的几何意义与经济意义 是什么 • 什么是估计标准误差？他有什么作用？ • 什么是时间序列的相关？ 四、计算题 1、已知回归方程 yc=10+0.5x，且 n=40，∑y=460,∑xy=7800,∑y2=8652,使计算估计标准 误差？ 2、根据下表提供的资料确定直线回归方程，计算估计标准误差，并以 α=0.05 的显著水 平，估计固定资产价值为 1000 万元时，实际总资产应处的范围：单位：万元 企业编号 12345678910 固定资产价 值 318920200409415502314121010221225 总资产 5241019638215913928603151612191624 3、某企业认为，某某产品的销售额（y）与推销员数量 x1 及该产品所支付的广告费 x2 有关，该企业 1997 年到 2001 年的有关统计数字如下： 年份 1997 1998 1999 2000 2001 销售额（万元） 158 170 172 180 188 推销员人数 （人） 9 10 10 10 11 广告费 1.90 2.00 2.10 2.50 2.58 拟合销售额对推销人员及广告费的线形回归方程并解释回归系数的实际含义。 4、某商店各个时期的商品流通费水平和商品零售额资料如下表： 商品零售额(万 元) 9 .5 1 1.5 1 3.5 15. 5 17. 5 1 9.5 21. 5 23. 5 25. 5 27. 5 流通费水平 y(%) 6 .0 4 .6 4 .0 3.2 2.8 2 .5 2.4 2.3 2.2 2.1 用水平双曲线回归模型预测，如果下期零售额估计为 28 万元，流通费用水平是多少？
第十二章参考答案 。单项选释题 L.C2 D3.C4.A5.A6 A7.D&D9.DIOCILA12 C ·多项选择愿 ACE2 CDE3.BC4.ABC5.AE6.AB7.BCDS.BCD9.ABC10.BD 11.ABCDE12.CE 三，问答题 ·函数关系反味现象之间存在着明确的、严格数量依存关系，对于白变量的每一个数 值，因变量都有一个确定的值和它相对应。这种关系可用一个量字表达式或数量对等的经济 公式放肤出米。 相关关系，又称统计关系。它反陕现象之间存在的，目并不严格因定的数量依存关系。 它的特点是：1、现象之间确实存在数量上的客观内在联系，表现为一个现象发生数量上的 变化，另一现象也相应地发生数量变化。2、现象之间数量依存关系不是确定的。具有一定 的面机性。表现在给定自变量一个数值，因变量会有若干个数值和它对应。在这若干数值间 有一定波动，因变量总是围绕这些数值的平均数并遵循一定的规律而变动： 二者的区别是：函数关系所反陕的现象间具体关系是固定的，面相关关系所反陕的现象 间的具体关系值不四定。 二者的联系是：1、函数关系中的自变量与因变量由于观察或实验出现的误差，其关系 值也不可能绝对固定。有时也通过相关关系来反陕。2、相关关系的定量分析必须用函数表 达式米近制地反映自变量与因变量之间的一般关系值。 ·根据市场换测的目的，将市场横测的对象作为研究对象。 确定自变量，省先必须根据有关资料分析各种因素与因变量之间的相关关系，爱察相关 美系的表现形式及其相关程度的高低，选用与因变量存在密切相关美系的信宿作为白变量。 其次，在多元相关回归分析测中，还必须保证被速为白变量的各因素之间，不存在明显的 数量联系关系。 31、先对客观现象进行定性分析，根据有关理论判断现象间有无关系，有什么样的美 系。只有在定性认机的基础上才能进行定量判断，确定现象之间量的表现。 2,使用散点图判断现象间是吾确实有相关关系，相关关系的方向和密切程度如何：使 用相美系数判断现象之间是否先行相关，相关的方向和程度如何
第十二章参考答案 • 单项选择题 1.C2.D3.C4.A5.A6.A7.D8.D9.D10.C11.A12.C • 多项选择题 o ACE2.CDE3.BC4.ABC5.AE6.AB7.BCD8.BCD9.ABC10.BD 11.ABCDE12.CE 三．问答题 • 函数关系反映现象之间存在着明确的、严格数量依存关系，对于自变量的每一个数 值，因变量都有一个确定的值和它相对应。这种关系可用一个数字表达式或数量对等的经济 公式放映出来。 相关关系，又称统计关系。它反映现象之间存在的，但并不严格固定的数量依存关系。 它的特点是：1、现象之间确实存在数量上的客观内在联系，表现为一个现象发生数量上的 变化，另一现象也相应地发生数量变化。2、现象之间数量依存关系不是确定的，具有一定 的随机性。表现在给定自变量一个数值，因变量会有若干个数值和它对应，在这若干数值间 有一定波动，因变量总是围绕这些数值的平均数并遵循一定的规律而变动。 二者的区别是：函数关系所反映的现象间具体关系是固定的，而相关关系所反映的现象 间的具体关系值不固定。 二者的联系是：1、函数关系中的自变量与因变量由于观察或实验出现的误差，其关系 值也不可能绝对固定，有时也通过相关关系来反映。2、相关关系的定量分析必须用函数表 达式来近似地反映自变量与因变量之间的一般关系值。 • 根据市场预测的目的，将市场预测的对象作为研究对象。 确定自变量，首先必须根据有关资料分析各种因素与因变量之间的相关关系，观察相关 关系的表现形式及其相关程度的高低，选用与因变量存在密切相关关系的信宿作为自变量。 其次，在多元相关回归分析预测中，还必须保证被选为自变量的各因素之间，不存在明显的 数量联系关系。 3.1、先对客观现象进行定性分析，根据有关理论判断现象间有无关系，有什么样的关 系。只有在定性认识的基础上才能进行定量判断，确定现象之间量的表现。 2、使用散点图判断现象间是否确实有相关关系，相关关系的方向和密切程度如何；使 用相关系数判断现象之间是否先行相关，相关的方向和程度如何
·关系数，实在直线相关条件下，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计指标， 一般用，表示： 相关系数的计算方法有三种： 0 积差法： 0 膏捷法 5,相关程度越高。估计标准误差越小。相关程度越低，估计标准误差越大。 6、1.yca+bx中的参数a.b通过方程组 ∑yTa+b∑x ∑x0=a2x+b22 求得。 2,几何意义：a是直线心=+如的截距，b是斜率。 3、经济意义：：是作为经济现象的因变量的起点值，b是回归系数，即作为白变量的经 济现象。每增加一个单位，作为因变量的经济现象便增减6个单位。 7、估计标冻误差，是在直线相关条件下，测定回归估计值的冻确程度和反映目归直线 代表性大小的统计分析指标。 作用：1、说明耳归估计值的准确程度，估计标准误越小，说明估计植与实际值平均误 差越小。2，说明回归直线的代表性大小，估计标准误差越小，国归直线越具有代表性。3 说明因变量y与x联系的密切程度。估计标准误差越小，两者联系越密切。4、在拍样条件 下，估计标准误是抽样误差的一个估计值。 8、在一个变量的时间序列中，变量自身随时间不月。其数值在前后间所表示的依存关 系移为时间序列的自身相美。 用自相关国归模型作市场预测，【、确定将因变量序列向前推移多少期作为自变量序列： 2、建立自相关回归模型：3，对自相关回归模型方程进行实验：4、进行预测。 四、计算恩
• 关系数，实在直线相关条件下，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计指标， 一般用 r 表示： 相关系数的计算方法有三种： o o 积差法： o 简捷法： 5、相关程度越高，估计标准误差越小，相关程度越低，估计标准误差越大。 6、1、yc=a+bx 中的参数 a、b 通过方程组 ∑y=na+b∑x ∑xy=a∑x+b∑x2 求得。 2、几何意义：a 是直线 yc=a+bx 的截距，b 是斜率。 3、经济意义：a 是作为经济现象的因变量的起点值，b 是回归系数，即作为自变量的经 济现象，每增加一个单位，作为因变量的经济现象便增减 b 个单位。 7、估计标准误差，是在直线相关条件下，测定回归估计值的准确程度和反映回归直线 代表性大小的统计分析指标。 作用：1、说明回归估计值的准确程度，估计标准误越小，说明估计值与实际值平均误 差越小。2、说明回归直线的代表性大小，估计标准误差越小，回归直线越具有代表性。3、 说明因变量 y 与 x 联系的密切程度，估计标准误差越小，两者联系越密切。4、在抽样条件 下，估计标准误是抽样误差的一个估计值。 8、在一个变量的时间序列中，变量自身随时间不同，其数值在前后间所表示的依存关 系称为时间序列的自身相关。 用自相关回归模型作市场预测，1、确定将因变量序列向前推移多少期作为自变量序列； 2、建立自相关回归模型；3、对自相关回归模型方程进行实验；4、进行预测。 四、计算题
估计标准误差的计算公式为： 将 代入上式，可得： 2,以生产性固定资产价值为自变量x,总宽产为因变量y,计算： 所求回归方程为： 计算估计标准误差： 当x=1000万元时. 5=395.567+0.8958x1000=1292.367 当0.05时，ye存在区间为： 3.①以推销员人数x1和广告费x2作白变量，一销售额y作因变量，建立线性日白 模型： 30-a+b1x1+b2x2 ②计算
o 估计标准误差的计算公式为： 将 代入上式，可得： 2、以生产性固定资产价值为自变量 x，总资产为因变量 y，计算： 所求回归方程为： 计算估计标准误差： 当 x=1000 万元时， yc=395.567+0.8958x1000=1292.367 当 =0.05 时，yc 存在区间为： 3． ①以推销员人数 x1 和广告费 x2 作自变量，一销售额 y 作因变量，建立线性回归 模型： yc=a+b1x1+b2x2. ②计算
将以上数据代入 得 解得 线性回归方称为 yc-229.98+8.57x1+18.912 229.98表示没有推销人员及广告贵的情况下，市场对产品的自发需求额为229.98万 元，b1=857表示每增加一个推销人员，产品销售额增加875万元，2=1891表示每增加一 万元广告费，产品销售额增加891万元， 4.设双曲线回归模型为 滋 ,则得
将以上数据代入 得 解得 线性回归方称为 yc=229.98+8.57x1+18.91x2 a=229.98 表示没有推销人员及广告费的情况下，市场对产品的自发需求额为 229.98 万 元，b1=8.57 表示每增加一个推销人员，产品销售额增加 8.75 万元，b2=18.91 表示每增加一 万元广告费，产品销售额增加 18.91 万元。 4．设双曲线回归模型为 , 令 ，则得