设自变量的个数为5，样本数为20。在多元回归分析中，估计标准误差的自由度为（）

已知系统特征方程为s6+2s5+8s4+12s3+20s2+16s+16=0，试求： （1）在右半平面的根的个数； （2）虚根。

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在选定Y为响应变量后，选定了X1，X2，X3为自变量，并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是（）.

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某移动通信公司得到如下报告：根据公司2001年5—10月份有关数据： 建立通信企业运营收入与用户之间关系的回归方程。设用户数为变量X，运营收入为变量Y，经计算得回归方程Y=41277+5X。问： （1）指出根据上式用户数每增加一户时，运营收入的变化量。 （2）分析此回归方程的合理性，并说明原因。

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为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了30对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的（）.

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某项目的质量指标要求为：上限为20.15，下限为19.85，抽取样本100件，测得样本标准差为0.04，均值为20.05，求工序能力指数，并判断工序状况。

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对某工序进行产品质量抽样检验，其样本平均数的数学期望为：20；标准偏差为：1。以知样本量为：4，则本工序的产品标准偏差为（）。

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对某工序进行产品质量抽样检验，其样本平均数的数学期望为：20；标准偏差为：1。已知样本量为：4，则本工序产品的平均数为（）。

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某北城市拟在市中心地段新建一集公寓，办公，宾馆，商业为一体的综合性建筑，用地朝向为南偏东13°，用地四情况如下： 东侧为城市支路，道路红线宽度20米，退红线设10米宽绿带； 南侧为城市次干道，道路红线宽度30米，退红线设15米宽绿带； 北侧为现状居民区，全部为6层砖混住宅；西侧为现状办公楼。 城市规划部门提供的规划设计条件如下： 1.低层，多层建筑退绿线不少于5米； 2.高层建筑退绿线不少于15米； 3.建筑高度100米； 4.绿地率不少于15%； 5.停车车位：按照规范要求； 6.日照要求：板式建筑间距系数为1.51，塔式建筑间距为遮挡面面宽的1.2倍。 设计单位提供的图纸详见附图。

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在建立多元线性回归方程以后，同样应进行相关性检验。即要检验全部自变量与因变量的关系是否呈线性，可通过求出（）来进行检验。

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