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更多“讨论数据对象信号与变量间的异同处，说明它们的使用对所形成的硬…”相关的问题
A.若|r|＞r0.01(n-2)，变量X，Y间一定有直线关系
B.若|r|＞r0.01(n-2)，则变量X，Y间有正相关关系
C.若X，Y间有相关关系，则说明X， Y间一定有因果关系
D.用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点与直线的垂直距离的平方和最小
E.回归系数的假设检验可以用t检验和 F检验，也可以用r的检验代替
A.效度系数是说明测验分数与效标资料间的相关程度
B.效标效度常用积差相关法
C.效标效度的二列相关法，用于两个变量国的一个是真正的二分称变量
D.效标效度的点二列相关法，用于两个变量中的一个是被人为的二分称变量
利用AFFAIRS.RAW中的数据。
(i)给定的数据中有多少是女人？变量naffairs是一个已婚的人婚外情的次数(尽管大部分的数据是按照一定的区间分组的)。从来没有过婚外情的女人的比例是多大？次数最多的是多少？
(ii)用age，yrsmarr，kids，educ，vryrel，smeral，slghtrel和notrel作为变量，估计一个泊松模型，解释vryrel的系数并以最大似然标准误为基础讨论t值。
(iii)现在得到了当方差和均值与教材(17.35)相关的情况下的标准误，相比于泊松MLE模型下的t值，本题估计出的t值的解释能力如何？
A、样本例数不够多
B、没有绘制散点图
C、可能存在非线性关系
D、收入与发病率间不能计算相关系数
E、数据不满足双变量正态的要求，应作秩相关分析
样本的两变量（X，Y）的相关系数r=0时，说明（）。
A．两变量间的关系不能确定
B．两变量间不存在直线关系，但不排除存在某种曲线关系
C．两变量间存在相互关系的可能性很小
D．两变量间必然存在某种曲线关系
E．两变量间不存在任何关系
在近来的一篇论文中，埃文斯和施瓦布(EvansandSchwab，1995)研究了就读于天主教高中对将来读大学的概率所产生的影响。为具体起见，令college为二值变量，如果读大学则等于1，否则为0。令CahHS也为二值变量，如果就读于天主教高中则等于1.一个线性概率模型是：
college=β0+β1CathHS+其他因素+u
其中其他因素包括性别、种族、家庭收入和父母的受教育程度。
(i)为什么CathHS可能与u相关？
(ii)埃文斯和施瓦布拥有关于每个学生在大二时进行的标准化测验成绩数据。我们用这些变量能做些什么，以改进就读于天主教高中在其余条件不变情况下的估计值？
(iii)令CathRel为二值变量，若学生是天主教徒则等于1。讨论它成为前面方程中CathHS的一个有效的ⅣV所需要的两个要求。其中哪个可加以检验？
(iv)不足为奇，作为天主教徒对是否就读于一所天主教高中有显著的影响。你认为CathRel作为CathHS的工具变量令人信服吗？
直线相关是讨论一组观察对象两指标间
A．均数的差别
B．线性依存的关系
C．数量变化的规律
D．确定性关系的重要性
E．线性关系的方向和程度
A、两变量不存在任何关系
B、两变量间不存在直线关系，但不排除存在某种曲线关系
C、两变量间存在相互关系的可能性很小
D、两变量必然存在某种曲线关系
E、两变量间的关系不能确定
建立变量X、Y间的直线回归方程，回归系数的绝对值︱b︱越大，说明
A、回归方程的误差越小
B、回归方程的预测效果越好
C、回归直线的斜率越大
D、X、Y间的相关性越密切
E、越有理由认为X、Y间有因果关系
