下列各项中,能够衡量风险的指标有()。A. 方差B. 期望值C. 标准离差率D. 标准差

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

兴奋剂违规情形和行为一共有多少种A. 8B. 10C. 11D. 12

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。

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。

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

2.某县人民医院 2004-2010 年门诊病人数变化如表 5-3 所示,试作动态分析。-|||-表 5-3 某县人民医院 2004-2010 年门诊病人数-|||-年份-|||-approx -|||-approx -|||-sim -|||-sim -|||-sim -|||-sim -|||-sim -|||-门诊病人数-|||-25 074-|||-26 037-|||-26 845-|||-30 126-|||-32 154-|||-32 982-|||-33 426

直方图可用于:A. 某现象的内部构成B. 某现象的频数分布C. 两个变量的相关关系D. 某现象的发展速度E. 某指标随时间的波动情况

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。

（）是指从一个物体或者一个系统中将必要的部分或者性质抽取出来。A. 分割原理B. 增加不对称性原理C. 局部质量原理D. 抽取原理