应用题
某城市最近10年的私人汽车拥有总量(Car，单位：万辆)、居民人均可支配收入(Inc，单位：万元)和公路总里程(Mil，单位：公里)数据如下表：
单选题
为研究这三个变量之间的关系，最合适的图形是______。
【正确答案】
A
【答案解析】气泡图可用于展示三个变量之间的关系，它与散点图类似。
单选题
属于时期序列的是______。
【正确答案】
D
【答案解析】时期序列是序列中的观测值反映现象在一段时期内发展过程的总量，不同时期的观测值可以相加，相加结果表明现象在更长一段时间内的活动总量，例如我国历年的GDP序列。
单选题
已知居民人均可支配收入与公路总里程的Pearson相关系数为0.91，下列说法正确的是______。
【正确答案】
C
【答案解析】当|r|≥0.8时，可视为高度相关；
多选题
能反映私人汽车拥有总量集中趋势的测度值有______。
【正确答案】
B、C
【答案解析】中位数=(253+257)/2=255；众数=231；平均数=253。题目问的是数据集中趋势的度量标准差属于数据离中趋势的度量，所以不选。
多选题
以私人汽车拥有总量(Car)为因变量，以居民人均可支配收入(Inc)和公路总里程(Mil)作为影响私人汽车拥有总量的主要因素，建立的多元回归模型为：Car=-359.91+9.14Inc+0.03Mil。该模型的多重判定系数为0.94，并在10%的显著性水平下拒绝了回归方程和两个回归系数显著性检验的原假设。下列说法正确的是______。
【正确答案】
A、B、D
【答案解析】总的变差平方和可以分解为两个部分：是回归值与均值的离差平方和，它可以看作是y的总变差中由于x与y的线性关系引起的y的变化的那部分，可以由回归直线来解释，因而称为可解释的变差平方和或回归平方和，记为SSR；另一部分是各实际观测值与回归值的残差平方和，它是除了x对y的线性影响之外的其他因素对y的变差的作用，是不能用回归直线来解释的，因而称为不可解释的变差或剩余平方和，记为SSE，三个平方和的关系是： SST=SSR+SSE 从图中可以直观地看到，回归直线拟合的好坏取决于SSR及SSE的大小，各观察值越是靠近直线，SSR就越大，即SSR占SST的比例就越大，这样我们可以通过这一比例来反映直线对观测值的拟合程度，这一比例称为判定系数，记为R2即： 计算检验统计量t，并得出对应的概率(伴随概率)值。 最后，根据概率进行判断：如果概率(sig.值)小于我们事前确定的显著性水平α时，拒绝原假设，认为βi≠0，即自变量xi对y的线性效果显著。否则，不能拒绝原假设，认为xi对y的线性效果不显著。