1、假设检验中第二类错误是指()。
A.接受正确原假设
B.拒绝正确原假设
C.接受错误原假设
D.假设设立不正确
[答案]C
[解析]假设检验中，可能犯的两类错误：拒绝正确零假设的错误常被称为第一类错误或弃真错误(α);当备选假设正确时反而说零假设正确的错误，称为第二类错误或取伪错误(β)。
2、在统计假设检验中，作为检验标准的总体参数是()。
A.已知的
B.假设的
C.随机的
D.变异的
[答案]B
[解析]假设检验的基本思想是先对总体参数或分布形式提出某种假设，然后利用样本信息和相关统计量的分布特征去检验这个假定，做出是否拒绝原来假设的结论。
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3、在显著水平为α的假设检验中存在两类错误，其中如果拒绝原假设，则可能犯第一类错误，第一类错误的概率是()。
A.最大不超过α
B.等于α
C.最小不超过α
D.不确定
[答案]A
[解析]在一般的假设检验问题中，犯第一类错误的概率最大不超过α，但是由于备选假设往往不是一个点，所以无法算出犯第二类错误的概率(β)。
4、从某个城市中随机抽取15个家庭组成一个随机样本，得到样本均值为84.50元，标准差为14.50元。在μ=0.05的显著性水平下，检验假设H0:μ=90，H1:μ≠90，得到的结论是()。
A.拒绝H0
B.不拒绝H0
C.可以拒绝也可以接受H0
D.可能拒绝也可能接受H0
[答案]B
5、若两变量x和y存在不完全相关关系，对于自变量x的任何一个值，因变量y()。
A.有惟一确定的值与之对应
B.有若干个值与之对应
C.所有数值都与之对应
D.没有数值与之对应
[答案]B
[解析]一般地说，回归分析中因变量y是随机的，而把自变量x作为研究时给定的非随机变量，故若两变量x和y存在不完全相关关系，对于自变量x的任何一个值，因变量有若干个值与之对应。
6、当所有观测值都落在回归直线上，则两个变量之间的相关系数为()。
A.1
B.-1
C.+1或-1
D.大于-1且小于+1
[答案]C
[解析]当所有观测值都落在回归直线上时，说明两个变量完全线性相关，所以相关系数为+1或-1。即当两个变量完全正相关时，r=+1;当两个变量完全负相关时，r=-l。
7、当一个变量的数量由小变大，而另一个变量的数量相反地由大变小时，这种相关关系称为()。
A.线性相关
B.非线性相关
C.正相关
D.负相关
[答案]D
[解析]当两个变量的变动方向总体上相同，即一个变量增加，另一个变量也相应地增加，或一个变量减少，另一个变量也相应地减少时，两个变量之间的关系属于正相关;若两个变量变动的方向总体上相反，即一个变量增加的同时，另一个变量随之减少时，两个变量之间的关系属于负相关。
8、如果相关系数r=0，则表明两个变量之间()。
A.相关程度很低
B.不存在任何关系
C.不存在线性相关关系
D.存在非线性相关关系
[答案]C
[解析]相关系数是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。
9、如果相关系数|r|=1，则表明两个变量之间存在着()。
A.正相关
B.完全正相关
C.完全负相关
D.完全正相关或完全负相关
[答案]D
[解析]r的取值范围在-1～1，即-1≤r≤l。r>0表明x与y之间存在正线性相关关系;r<0表明x与y之间存在负线性相关关系;r值越接近1(或-1)就越正(或负)相关，越接近O，就越不相关。r=l或r=-1，即|r|=1表明x与y之间为完全相关关系(实际上就是函数关系)。
10、对于一元线性回归模型，以se表示估计标准误差，r表示样本相关系数，则有()。
A.se=0时，r=l
B.se=0时，r= -1
C.se=0时，r=0
D.se=0时，r=l或r= -1
[答案]D
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