• 2022-06-01 问题

    五年来,人民生活持续改善。社会养老保险覆盖9亿多人,基本医疗保险覆盖13.5亿人,织就了世界上最大的社会保障网。人均预期寿命达到()岁。 A: 74.7 B: 75.7 C: 76.7 D: 77.7

    五年来,人民生活持续改善。社会养老保险覆盖9亿多人,基本医疗保险覆盖13.5亿人,织就了世界上最大的社会保障网。人均预期寿命达到()岁。 A: 74.7 B: 75.7 C: 76.7 D: 77.7

  • 2022-06-09 问题

    2009年1~10月某市进出口贸易伙伴情况 主要出口贸易伙伴情况 主要进口贸易伙伴情况 国家或地区 出口金额(亿美元) 增速(%) 位次 国家或地区 进口金额(亿美元) 同比增速(%) 欧盟 33.4 52.8 1 欧盟 37.4 26.0 中国香港 19.6 172.4 2 日本 34 22.5 日本 16.9 25 3 韩国 28.7 42.1 美国 15.7 29.4 4 美国 19.7 28.4 东盟 13.6 105.2 5 东盟 17.9 34.5 韩国 5.9 75.7 6 中国香港 10.9 77.1 俄罗斯 4.2 416.2 7 澳大利亚 5.4 59.2 印度 3.4 82.4 8 中国台湾 4.7 -0.2 中国台湾 1.4 16.2 9 印度 3.6 111.7 伊朗 1.4 139.6 10 巴西 2.4 8.4 从上表可以看出该市实现贸易顺差的国家或地区是( )。 A: 中国香港 B: 印度 C: 欧盟 D: 日本

    2009年1~10月某市进出口贸易伙伴情况 主要出口贸易伙伴情况 主要进口贸易伙伴情况 国家或地区 出口金额(亿美元) 增速(%) 位次 国家或地区 进口金额(亿美元) 同比增速(%) 欧盟 33.4 52.8 1 欧盟 37.4 26.0 中国香港 19.6 172.4 2 日本 34 22.5 日本 16.9 25 3 韩国 28.7 42.1 美国 15.7 29.4 4 美国 19.7 28.4 东盟 13.6 105.2 5 东盟 17.9 34.5 韩国 5.9 75.7 6 中国香港 10.9 77.1 俄罗斯 4.2 416.2 7 澳大利亚 5.4 59.2 印度 3.4 82.4 8 中国台湾 4.7 -0.2 中国台湾 1.4 16.2 9 印度 3.6 111.7 伊朗 1.4 139.6 10 巴西 2.4 8.4 从上表可以看出该市实现贸易顺差的国家或地区是( )。 A: 中国香港 B: 印度 C: 欧盟 D: 日本

  • 2021-04-14 问题

    随机抽取了10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行了调查,所得数据如下: 航空公司编号 正点率(%) 顾客投诉次数 航空公司编号 正点率(%) 顾客投诉次数 1 81.8 21 6 72.2 93 2 76.6 58 7 71.2 72 3 76.6 85 8 70.8 122 4 75.7 68 9 91.4 18 5 73.8 74 10 68.5 125 设航班正点率为自变量,顾客投诉次数为因变量,用SPSS进行回归,得到: 表5-1模型汇总 模型 R R方 调整R方 标准估计的误差 1 .869a .755 .724 18.8872 a.预测变量:(常量),航班正点率。 表5-2方差分析 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 8772.584 1 8772.584 24.592 .001b 残差 2853.816 8 356.727 总计 11626.400 9 a.因变量:顾客投诉次数(次) 表5-3模型系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准误差 试用版 1 (常量) 430.189 72.155 5.962 .000 航班正点率 -4.701 .948 -.869 -4.959 .001 a.因变量:顾客投诉次数(次) 试分析:(1)用相关系数判断两变量之间的关系强度; (2)试判断该回归模型的拟合优度; (3)写出估计的回归方程,并解析回归系数的意义;(4分) (4)检验方程线性关系的显著性和回归系数的显著性(α=0.5)。(6分)

    随机抽取了10家航空公司,对其最近一年的航班正点率和顾客投诉次数进行了调查,所得数据如下: 航空公司编号 正点率(%) 顾客投诉次数 航空公司编号 正点率(%) 顾客投诉次数 1 81.8 21 6 72.2 93 2 76.6 58 7 71.2 72 3 76.6 85 8 70.8 122 4 75.7 68 9 91.4 18 5 73.8 74 10 68.5 125 设航班正点率为自变量,顾客投诉次数为因变量,用SPSS进行回归,得到: 表5-1模型汇总 模型 R R方 调整R方 标准估计的误差 1 .869a .755 .724 18.8872 a.预测变量:(常量),航班正点率。 表5-2方差分析 模型 平方和 df 均方 F Sig. 1 回归 8772.584 1 8772.584 24.592 .001b 残差 2853.816 8 356.727 总计 11626.400 9 a.因变量:顾客投诉次数(次) 表5-3模型系数a 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B 标准误差 试用版 1 (常量) 430.189 72.155 5.962 .000 航班正点率 -4.701 .948 -.869 -4.959 .001 a.因变量:顾客投诉次数(次) 试分析:(1)用相关系数判断两变量之间的关系强度; (2)试判断该回归模型的拟合优度; (3)写出估计的回归方程,并解析回归系数的意义;(4分) (4)检验方程线性关系的显著性和回归系数的显著性(α=0.5)。(6分)

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