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提问人:网友anonymity 发布时间:2022-01-06
[主观题]

有温度x和冷饮销售量y两个变量,已知: ∑x=9.4,∑y=959,∑x2=9.28,∑xy=924.8, ∑y2=93569,n=10。 要求: (1)拟

有温度x和冷饮销售量y两个变量,已知:

∑x=9.4,∑y=959,∑x2=9.28,∑xy=924.8,

∑y2=93569,n=10。

要求:

(1)拟合线性回归模型。

(2)评价拟合优度情况。

(3)对模型进行显著性检验。

(4)计算估计标准误。

(5)预测温度为1℃时冷饮销售量的特定值的置信区间。

(α=0.05,F0.05(1,8)=5.32,t0.025(8)=2.306)

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第1题
已知有两个字节变量VX和VY,其中存放着两个同号有符号数x和y,试编写一个程序段,完成|x-y|的计算,并将结果放
在字节变量VZ中。
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第2题
已知算法关键步骤的执行次数[图],则算法的渐近时间复...

已知算法关键步骤的执行次数已知算法关键步骤的执行次数[图],则算法的渐近时间复...已知算法关键步骤的执行次数,则算法的渐近时,则算法的渐近时间复杂度为_______。 (logn默认以2为底,用x^y表示x的y次方,答案不要有空格,请注意此题表示问题特征的变量有m和n两个,m和n之间关系未知,乘号省略,采用半角括号)

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第3题
已知一运行正常的程序有这样两个语句:int*p2=&x,*p1=A.;*p2=*b;由此可知,变量A.和变量b的类型分别是()。
已知一运行正常的程序有这样两个语句:int*p2=&x,*p1=A.;*p2=*b;由此可知,变量A.和变量b的类型分别是()。

A.int和int

B.int和int*

C.int和int**

Dint*和int*

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第4题
为了考察两个变量x和y之间的线性相关性,甲、乙两个同学各自独立地做10次和15次试验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为L1和L2.已知在两个人的试验中发现对变量x的观测数据的平均值恰好相等,都为s,对变量y的观测数据的平均值也恰好相等,都为t。那么下列说法正确的是()

A、直线L1和L2有交点(s,t)

B、直线L1和L2相交,但是交点未必是点(s,t)

C、直线L1和L2由于斜率相等,所以必定平行

D、直线L1和L2必定重合

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第5题
下列关于蒸馏物系自由度及变量互相求取问题的讨论哪个错误?二元理想物系蒸馏,如果总压确定,气相组成也是确定的。A、B两物质的饱和蒸气压和温度关系由安托因方程给出,可以查取到。

A、由于在四个变量中已经知道两个,总压和y,则体系的自由度为零,液相组成和温度不能再发生变化,可以由已知条件求出来

B、由于y已知,则pA可知,由拉乌尔定律,A的饱和蒸汽压和x的乘积等于该分压。同样B的分压也可知

C、要求得体系的温度和液相组成,可以采用试差的方法求取。先根据A和B的沸点(可以用各自的安托因方程由总压求出),在两沸点区间取一个温度数值,然后代入各自的安托因方程,得到各自的分压,两者之和等于总压,还可得到使用拉乌尔定律表示的与液相组成的关系,得到液相组成。由此求出的液相组成,使用拉乌尔定律,得到一个新的A的分压,该分压如果与Py不等,说明所设温度不准,需要调整,重新计算。

D、答案3的温度调整,只能重新假设一个值,重复计算,并无什么好的方法可以快算。

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第6题
已知shortint类型变量占用两个字节,若有定义:shortintx[10]={0,2,4};,则数组x在内存中所占字节数
是()。

A.3

B.6

C.10

D.20

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第7题
以下程序的功能是借助一个变量交换两个已知数据的值,程序中存在一些错误,修改这些错误并调试程序
。 #include "iostream" using namespace std; int main() { int x,y; t=x; x=y; t=y; cin>>x>>y>>endl; cout<<"x="<> <<"y="<> < <endl; system("pause"); return 0;>

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第8题
对两个呈线性趋势的变量X与Y进行相关分析,已知r=0.6, 且Y的离均差平方和为100,则______。

A.残差平方和为36

B.剩余标准差为40

C.回归平方和为36

D.回归的贡献为60

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第9题
已知有double型变量x=2.5,y=4.7,整型变量a=7,则表达式x+a%3*(int)(x+y)%2/4的值是()。A.2.4B.2.5C

已知有double型变量x=2.5,y=4.7,整型变量a=7,则表达式x+a%3*(int)(x+y)%2/4的值是()。

A.2.4

B.2.5

C.2.75

D.0

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第10题
下列关于条件熵的描述正确的是

A.两个随机变量X,Y的联合分布的熵

B.条件熵H(X|Y)表示在已知随机变量Y的条件下随机变量X的不确定性

C.H(X|Y)= H(X, Y) - H(Y),即条件熵H(X|Y)是(X, Y)的联合熵,减去Y单独发生包含的熵

D.用于表征两个变量概率分布的差异性 。

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