设随机变量X和Y都服从正态分布，则（ ）。A. X^2 + Y^2 服从卡方分布B. X+Y服从正态分布C. X^2 和 Y^2 都服从卡方分布D. (X^2)/(Y^2) 服从F分布

对第5章习题9的数据,逐步回归的结果只保留了3个自变量x1,x2,x5,用y对这3个自变量做岭回归分。答: 依题意,对逐步回归法所保留的三个自变量做岭回归分。程序为:include'C:Program FilesSPSSEVALRidge regression.sps'.Mult R .850373821RSquare .723135635A. dj RSqu .683583583 B. SE 2.030268037 C. table D. S MS E. Regress 3.000 226.089 75.363 F. Residual 21.000 86.562 4.122 G. value Sig F18.28313822 .00000456Variables in the Equation----------------SE(B) Beta B/SE(B)x1 .016739073 .003359156 .372627316 4.983118685x2 .156806656 .047550034 .275213878 3.297719120x3 .067110931 .032703990 .159221005 2.052071673onstant -.819486727 .754456246 .000000000 -1.086195166ND MATRIX -----由及表可知,(1)y 与x1 x2 x3 x4 的相关系数分别为0.844,0.732,0.700,0.519.(2)y对其余四个变量的线性回归方程为 .=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4) 由于.=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4)的系数为负,说明存在共线性,固所得的回归系数是不合理的。(3)由于条件数.=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4)=11.25>10,说明存在较强的共线性。(4)由上表可知由后退法和逐步回归法所得到的线性回归方程为.=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4) 由于.=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4)的系数为负,说明仍然存在共线性。Y对其余四个自变量的岭回归如上表所示。(6)选取岭参数k=0.4,得岭回归方程.=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4),回归系数都能有合理的释。/ SE(B) 得近似的t值可知,x1 x2 x3 都是显著的,所以y对x1 x2 x3的岭回归是可行的。⏺Welcome !!!欢迎您的下载,资料仅供参考!ridgereg dep=y/enter x1 x2 x5rt=0.0/stop=1/inc=0.01.岭迹如下:.=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4)计算结果为:.=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4)可以看到,变量x1、x2迅速由负变正,x5迅速减小,在0.01-0.1之间各回归系数的岭估计基本稳定,重新做岭回归。岭迹如下:先取k=0.08:语法命令如下:Program FilesSPSSEVALRidge regression.sps'.ridgereg dep=y/enter x1 x2 x5/k=0.08.运行结果如下:.=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4)得到回归方程为:.=1.002+0.4000+0.148(x)_(2)+0.015x-0.029(x)_(4)再取k=0.01:语法命令如下:Program FilesSPSSEVALRidge regression.sps'.ridgereg dep=y/enter x1 x2 x5/k=0.01.运行结果:Ridge Regression with k = 0.01 ******Mult R .9931857RSquare .9864179dj RSqu .9840210SE 329.6916494tableS MSRegress 3.000 134201841 44733947Residual 17.000 1847841.9 108696.58value Sig F411.5487845 .0000000Variables in the Equation----------------SE(B) Beta B/SE(B)x1 .0556780 .0615651 .0981355 .9043751x2 .0796395 .0218437 .3291293 3.6458814x5 .1014400 .0108941 .5621088 9.3114792onstant 753.3058478 121.7381256 .0000000 6.1879205回归方程为: y=753.3058-0.05568x1-0.0796x2+0.1014x5检验,R检验,经查表,所有自变量均通过t检验,说明回归方程通过检验。从经济意义上讲,x1(农业增加值)、x2(工业增加值)x5(社会消费总额)的增加应该对y(财政收入)有正方向的影响,岭回归方程中三个自变量的系数均为正值,与实际的经济意义相符。比逐步回归法得到的方程有合理释。

某地抽查25～29岁健康男子156人，测得其红细胞均数为4．65×1012／L，及同年龄段的健康女子74人，红细胞均数为4．22×1012／L，问该人群男女红细胞均数有无差别，宜用（）A. 两小样本均数比较的t检验B. 两大样本均数比较的μ检验C. 配对计量资料比较的t检验D. 两个几何均数比较的t检验E. t′检验

4.设X1,.,Xn为正态总体 sim N(mu ,(sigma )^2) 的样本,记 ^2=dfrac (1)(n-1)sum _(i=1)^n(({X)_(i)-overline (X))}^2 ,则下列-|||-选项中正确的是 () .-|||-A. dfrac ((n-1){S)^2}({sigma )^2}sim (chi )^2(n-1) B. dfrac ((n-1){S)^2}({sigma )^2}sim (chi )^2(n)-|||-C. (n-1)(S)^2sim (chi )^2(n-1) D. dfrac ({S)^2}({sigma )^2}sim (chi )^2(n-1) .

已知正态总体中是已知参数，是未知参数，是来自总体的简单随机本，证明 为的无偏估计量。

2011年我国网上购物保持高速发展态势,全年网购总额达到8090亿元,比2010年增长72.90 %,占到了全国社-|||-会商品零售总额的4.46%;网购人数达到2.12亿,比2010年增长14.59 %,占到2011年全部网民数的41.50%,-|||-比2010年提高了0.9个百分点。某调查机构选取4大区域中最具代表性的30个城市为目标调查地,调查数据显-|||-示,2011年这30个城市共有8626万个网购消费者,网购总额占到当年全国网购总额的44.67%。服装是网上购-|||-买人数和购买金额均最多的商品类别。2011年中国服装网购市场总额为全年网购总额的33.00%,年增长率高于-|||-总体网购市场增长率20.60个百分点。-|||-2011年四大区域中购物网站的市场份额(%)-|||-抽样城市归类及个数 A.网站 B网站 C网站 D网站 E网站 F网站 其他-|||-京沪藕深(4个) 58.1 9.8 3.4 2.2 3.2 2.9 20.4-|||-东部城市(14个) 75.2 3.5 3.5 1.6 1.5 1.2 13.5-|||-中部城市(8个) 71.7 4.8 3.1 1.9 1.8 1.8 14.9-|||-西部城市(4个) 72.3 4.5 3.9 2.4 1.2 1.7 14-|||-全部城市(30个) 68.1 5.4 3.5 1.9 1.9 1.7 17.5-|||-116 2011年中国服装网购总额年增长率为:-|||-A、14.59% B、41.5% C、72.9% D、93.5%-|||-117 2010年我国人均网购金额约为:-|||-A、2000元 B、2500元 C、3800元 D、4200元-|||-118 2011年上述表格所列的购物网站中,在西部城市市场份额高于其在抽样市场平均份额的有:-|||-A、1个 B、2个 C、3个 D、4个-|||-119 2011年上述表格所列的购物网站中,有2个以上区域市场化比其抽样市场平均份额高1个百分点的是:-|||-A、A网站 B、B网站 C、C网站 D、D网站-|||-120 从上述资料不能推出的是:-|||-A、2011年全国网民人数 B、2010年中国服装网购市场份额-|||-C、2011年四大区域以外网民的人均网购金额-|||-D、2010年A网站在30个目标城市中所占的市场份额

例6.2 随机抽取某地25名正常成年男子，测得该样本的脉搏均数为73.6次/分，标准差为6.5次/分，求该地正常成年男子脉搏总体均数95%的置信区间。 本例自由度ν=25-1=24，经查表(附表2)得t_(0.05/2,24)=2.064，则： overline(x)-t_(0.05/2,24)s_(overline{x)}=73.6-2.064times6.5/sqrt(25)=70.9（次/分） overline(x)+t_(0.05/2,24)s_(overline{x)}=73.6+2.064times6.5/sqrt(25)=76.3（次/分） 即该地正常成年男子脉搏总体均数的95%置信区间为（70.9，76.3）次/分。

反映一组血清抗体资料的平均水平,常选用的指标是()A. 均数B. 中位数C. 几何均数D. 变异系数E. 极差

19 .已知某地正常人某定量指标的总体均值 μ0=5，今随机测得该地特殊人群中的 30 人该指标的数值。若用 t 检验推断该特殊人群该指标的总体均值 μ 与μ0 之间是否有差别，则自由度为（）。A. 5B. 28C. 29D. 4E. 30

某指标是正态分布资料，该指标以过低为异常，用正态分布法求95%医学参考值范围，计算公式:A. overline(x) - 1.96sB. overline(x) + 1.96sC. overline(x) + 1.64sD. overline(x) - 1.64s