11.1
散点图如下：
从散点图可以看出，产量与生产费用之间为正的线性相关关系。
利用excel的“ correl”函数计算相关系数为r=0.920232。
提出假设：，。
计算检验统计量：
当时，。由于检验统计量，拒绝原假设。表明产量与生产费用之间存在着显著的正线性相关关系。
散点图如下：
从散点图可以看出，人均gdp与人均消费水平之间为正的线性相关关系。
利用excel的“ correl”函数计算相关系数为r=0.998127959。
提出假设：，。
计算检验统计量：
当时，。由于检验统计量，拒绝原假设。人均gdp与人均消费水平之间显著的正相关关系。
结论：相关系数接近于1，且关系显著，表明人均gdp与人均消费水平有非常强的正线性相关关系。
由excel输出回归结果如下：
得到回归方程为：。回归系数表明人均gdp每增加1元，人均消费水平平均增加0.308682749元。
判定系数，表明在人均消费水平的变差中，有99.6259423%是由人均gdp决定的。
提出假设：，。
由于significance f=2.90942e-07，拒绝原假设，表明人均gdp与人均消费水平之间的线性关系显著。
元）当时，，
置信区间为：
即。**区间为： 即。
方差分析表如下：
根据方差分析表计算的判定系数，表明汽车销售量的变差中有97.56%是由于广告费用的变动引起的。
相关系数可由判定系数的平方根求得：。
回归方程为：。回归系数表明广告费用每增加1个单位，销售量平均增加1.420211个单位。
由于significance f=2.17e-09，表明广告费用与销售量之间的线性关系显著。
由excel输出回归结果如下：
回归方程为：。
由于significance f=0.020582051，表明广告费支出与销售额之间的线性关系显著。
从残差图可以看出，关于误差项的假设并不成立。
虽然线性关系通过了显著性检验，但从残差图来看，关于x与y之间存**性关系的假设仍值得怀疑。因此可考虑选用非线性模型。
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