资为70010元，劳动生产率每增加1000元时，工资平均增加 70元。 6.已知Σ6-=14900；Σx-x=1400；(-}=16300:那么，x和y 的相关系数r是0.9725 7.已知σ=150,0，=18,0，=15，那么变量x和y的相关系数= 0.5556 8.若商品销售额和零售价格的相关系数为-0.93，商品销售额和居民人均收入的 相关系数为0.85，据此可以认为，销售额对零售价格具有 关关系，销售额与人均收入具有 正 相关关系，且前者的相关 积度 工 后者的相关程度。 9.简单直线回归方程的基本形式是：y倚x的回归方程：_x=a+by x倚y的回归方程： v=c+dx 和 两条直线的截距， h 和d是两条直线的回归系数，都是 待定参数。 10.在线性相关中，如果两个变量的变动方向相同则称为正相关 ；如果 两个变量的变动方向相反则称为负相关一。x=a+y 11.用于描述变量之间关系形态的图形称为散点图（相关图） ；用于度 量变量之间关系密切程度的量称为相关系数 12.根据资料是否分组，相关表可分为单变量分组相关表和双变量分 组相关表。 13.相关系数r的取值范围是-1≤r≤1。 14.若变量x与y之间完全正相关，则相关系数=L；若x与y之间完 全负相关，则= 15.相关关系根据相关的程度不同划分为 完全相送、不完全相送和不 相关 五、名词解释 1.相关关系 答：变量之间所保持的、确实存在的、但在数量表现上不严格对应的 依存关系。 2.线性相关 答：当支量之问的依存关集大数呈现为线性形式，即当一个变量变动 2 2 资为 70010 元，劳动生产率每增加 1000 元时，工资平均增加 70 元。 6.已知 (x − x)(y − y)=14900 ； ( − ) =14400 2 x x ； ( ) 16300 2  y− y = ；那么，x 和 y 的相关系数 r 是 0.9725 。 7. 已 知 150 2  = xy ，  = 18 x ，  =15 y ， 那 么 变 量 x 和 y 的 相 关 系 数 r= 0.5556 。 8.若商品销售额和零售价格的相关系数为-0.93，商品销售额和居民人均收入的 相关系数为 0.85，据此可以认为，销售额对零售价格具有 负 相 关关系，销售额与人均收入具有 正 相关关系，且前者的相关 程度 大于 后者的相关程度。 9.简单直线回归方程的基本形式是：y 倚 x 的回归方程： x=a+by ； x 倚 y 的回归方程： y=c+dx 。 a 和 c 是 两条直线的截距， b 和 d 是两条直线的回归系数，都是 待定参数。 10.在线性相关中，如果两个变量的变动方向相同则称为_正相关_；如果 两个变量的变动方向相反则称为_负相关_。 x a by = + 11.用于描述变量之间关系形态的图形称为_散点图（相关图）_；用于度 量变量之间关系密切程度的量称为_相关系数_。 12.根据资料是否分组，相关表可分为_单变量分组相关表_和_双变量分 组相关表_。 13.相关系数 r 的取值范围是 −   1 1 r 。 14. 若变量 x 与 y 之间完全正相关，则相关系数 r=_1_；若 x 与 y 之间完 全负相关，则 r=_-1_。 15.相关关系根据相关的程度不同划分为_完全相关、不完全相关和_不 相关_。 五、名词解释 1. 相关关系 答：变量之间所保持的、确实存在的、但在数量表现上不严格对应的 依存关系。 2. 线性相关 答：当变量之间的依存关系大致呈现为线性形式，即当一个变量变动