当所有观察值 $ y $ 均严格落在直线 $ y = a + bx $ 上时，$ x $ 与 $ y $ 的关系为完全线性相关。此时，相关系数 $ r $ 的绝对值必然为 1，因为相关系数的定义是衡量线性关系的强度，取值范围为 $[-1, 1]$。具体分析如下： 1. **完全线性关系的定义**：若所有数据点均精确位于一条直线上，则 $ x $ 与 $ y $ 的变化完全由线性方程 $ y = a + bx $ 描述，不存在任何非线性偏差。 2. **相关系数的性质**： - 当 $ b > 0 $ 时，$ x $ 增加时 $ y $ 同步增加，此时 $ r = 1 $（完全正相关）。 - 当 $ b < 0 $ 时，$ x $ 增加时 $ y $ 同步减少，此时 $ r = -1 $（完全负相关）。 3. **绝对值的必然性**：无论斜率 $ b $ 的正负如何，只要所有点严格线性排列，$ r $ 的绝对值必为 1，即 $ |r| = 1 $。 因此，当所有观察值 $ y $ 均落在直线 $ y = a + bx $ 上时，$ x $ 与 $ y $ 的相关系数为 $ |r| = 1 $。 答案：$|r|=1$

本题可根据回归方程的相关知识，对每个选项逐一进行分析。 ### 选项A 若回归方程在一定的显著性水平下通过了$F$检验，这意味着回归方程整体是显著的，即自变量对因变量有显著的影响，在这种情况下，可以认为该回归方程能够较好地描述自变量和因变量之间的关系，从而可以运用该回归方程进行统计预测。所以该选项**说法正确**。 ### 选项B 回归方程的预测主要包括点估计和区间估计两种方式。点估计是用回归方程计算出的因变量的一个具体预测值；区间估计则是在一定的置信水平下，给出一个包含因变量真实值的区间范围。所以该选项**说法正确**。 ### 选项C 回归方程的显著性检验（$F$检验）的目的是检验回归方程中自变量对因变量的影响是否显著，也就是检验所有自变量的回归系数是否同时为$0$，而不是检验回归方程的截距项是否显著为$0$。检验截距项是否显著为$0$通常使用$t$检验。所以该选项**说法错误**。 ### 选项D 残差分析是分析模型假定正确与否的基本方法。通过分析残差（实际值与预测值之差）的性质，如残差是否独立、是否服从正态分布、是否具有同方差性等，可以判断回归模型是否满足经典线性回归模型的基本假定。所以该选项**说法正确**。 本题要求选择说法错误的选项，答案是“回归方程的显著性检验的目的是检验回归方程的截距项是否显著为$0$”。

本题可根据$\varphi$系数与两个变量相关性的关系来判断当$\vert\varphi\vert = 1$时两个变量的关系。 ### 步骤一：明确$\varphi$系数的定义及作用 $\varphi$系数是用于衡量$2\times2$列联表中两个分类变量之间相关程度的统计量，其计算公式为$\varphi=\sqrt{\frac{\chi^{2}}{n}}$（其中$\chi^{2}$是卡方统计量，$n$是样本容量）。$\varphi$系数的取值范围是$[-1,1]$，$\vert\varphi\vert$越接近于$1$，表示两个变量之间的相关性越强；$\vert\varphi\vert$越接近于$0$，表示两个变量之间的相关性越弱。 ### 步骤二：分析$\vert\varphi\vert = 1$时两个变量的关系 当$\vert\varphi\vert = 1$时，说明$\varphi$系数达到了其取值范围的边界值。根据$\varphi$系数的性质，此时两个变量之间存在完全的线性关系，即两个变量完全相关。 - 当$\varphi = 1$时，表示两个变量存在完全正相关关系； - 当$\varphi = -1$时，表示两个变量存在完全负相关关系。 综合起来，当$\vert\varphi\vert = 1$时，两个变量是完全相关的。 而正相关关系只是完全相关的一种特殊情况（$\varphi = 1$），负相关关系也是完全相关的一种特殊情况（$\varphi = -1$），不能简单地说存在正相关或负相关关系；相互独立时$\varphi = 0$，与$\vert\varphi\vert = 1$矛盾。 所以，答案是完全相关。

首先，我们来理解题目中的关键概念：“前期观察对后期观察可能产生的影响”。这通常指的是在实验或观察过程中，先前的观察或测量结果如何影响后续的观察或测量。 接下来，我们逐一分析选项（虽然这里不直接列出选项，但我们在思考过程中会对比这些概念）： 1. **主效应**：在统计学和实验设计中，主效应通常指的是一个自变量对因变量产生的直接和主要的影响。当考虑到前期观察对后期观察的影响时，如果前期观察的结果（如某种趋势、模式或状态）持续或显著地影响了后续观察的结果，那么这种影响可以被视为主效应。即前期观察的结果成为了影响后期观察的一个主要因素。 2. **次效应**：次效应通常指的是由主效应或其他主要因素间接引起的、相对较小或次要的影响。在前期观察对后期观察的影响中，如果这种影响不是主要的或直接的，而是由其他主要因素间接引发的，那么它可能被称为次效应。但根据题目描述，“前期观察对后期观察可能产生的影响”更侧重于直接和主要的影响。 3. **强化效应**：强化效应通常指的是某种行为或结果因为得到奖励或正面反馈而得到加强或增强的现象。这与前期观察对后期观察的直接影响不完全吻合。 4. **弱化效应**：弱化效应则指的是某种行为或结果因为受到惩罚或负面反馈而减弱或消退的现象。这同样不是前期观察对后期观察直接影响的典型描述。 综合以上分析，我们可以看出，前期观察对后期观察可能产生的影响最符合“主效应”的定义。即前期观察的结果作为自变量，对后期观察的结果（因变量）产生了直接和主要的影响。 因此，前期观察对后期观察可能产生的影响称为“主效应”。

本题可根据概率抽样和非概率抽样的定义，对各选项所涉及的抽样方法进行分类，从而找出属于非概率抽样的方法。 ### 概率抽样和非概率抽样的定义 - **概率抽样**：也称为随机抽样，是按照一定的概率以随机原则抽取样本，每个单位被抽中的机会是均等的，能够计算出样本单位的抽样误差，可以对总体情况进行推断。 - **非概率抽样**：是指调查者根据自己的方便或主观判断抽取样本的方法，它不是严格按随机抽样原则来抽取样本，所以无法确定抽样的误差，也无法从样本数量上推断总体。 ### 对各选项进行分析 - **分层抽样**： 分层抽样是将总体按照某些特征或属性分成若干层，然后从每一层中按照一定的比例随机抽取样本。它是基于随机原则进行抽样的，属于概率抽样方法。例如，将学生按照年级分为不同层，再从各年级层中随机抽取一定数量的学生进行调查。 - **简单随机抽样**： 简单随机抽样是从总体$N$个单位中随机地抽取$n$个单位作为样本，每个单位被抽中的概率相等。它是概率抽样中最基本、最简单的方法，比如从一副扑克牌中随机抽取若干张牌。所以简单随机抽样属于概率抽样。 - **配额抽样**： 配额抽样是指将总体按照一定特征分为若干类型或层次，然后按照各类型在总体中所占的比例，给调查人员规定一定数量的各类型调查对象。调查人员在规定的配额内，根据自己的判断选取样本。它不是严格按照随机原则抽取样本，而是依赖于调查人员的主观判断，属于非概率抽样方法。例如，要调查某城市居民的消费情况，按照年龄、性别等特征将居民分成不同组，然后给调查员分配每组应调查的人数，调查员自行选择符合条件的人进行调查。 - **整群抽样**： 整群抽样是将总体中若干个单位合并为组，这样的组称为群，抽样时直接抽取群，然后对中选群中的所有单位全部实施调查。它是基于随机原则抽取群的，属于概率抽样方法。例如，将一个学校的班级作为群，随机抽取几个班级，对这几个班级的所有学生进行调查。 综上，答案是配额抽样。

首先，我们来理解题目中的关键信息。题目描述了一个从25000名学生中抽取700名学生组成样本的场景，并询问这25000名学生的名册应该被称为什么。 接下来，我们分析各个可能的术语： 1. **地址单位框**：这个术语通常不用于描述学生名册或样本框，它更多与地理或行政单位相关，因此可以排除。 2. **地址框**：同样，这个术语也不常用于描述学生名册。它可能指的是某种地址的集合或框架，但与本题无关，因此也可以排除。 3. **名录框**：在统计学和抽样调查中，名录框（或称为抽样框）是指用于抽样的总体单位的完整列表。在这个场景下，25000名学生的名册正是用于抽样的总体单位的完整列表，因此这个术语是合适的。 4. **概念框**：这个术语通常用于描述某种理论或概念的框架，与学生名册或抽样调查无直接关联，因此可以排除。 综上所述，25000名学生的名册在统计学和抽样调查中应被称为“名录框”。 因此，答案是：25000名学生的名册称为名录框。

首先，我们来理解登记性误差的概念。登记性误差通常指的是在数据收集、整理或记录过程中，由于人为因素（如疏忽、错误理解、记录错误等）导致的误差。这种误差并不是由于调查方法本身（全面或非全面）所固有的，而是与数据收集和处理的过程相关。 接下来，我们分析全面调查和非全面调查的特点： 1. **全面调查**：对所有目标对象进行调查，理论上可以获取完整的数据，但在实际操作中，由于各种人为因素，仍可能出现登记性误差。 2. **非全面调查**：只对部分目标对象进行调查，同样在数据收集和处理过程中，也可能因为人为因素导致登记性误差。 现在，我们根据这些特点来推理登记性误差的出现情况： * 登记性误差不是由调查方法（全面或非全面）本身决定的，而是与数据收集和处理过程中的人为因素有关。 * 因此，无论是在全面调查还是非全面调查中，只要存在数据收集和处理的过程，就有可能出现登记性误差。 综上所述，登记性误差在全面调查和非全面调查中都有可能出现。 所以，针对用户题目的答案是：全面调查和非全面调查中都有。

首先，我们需要明确什么是定量调查方法。定量调查方法主要是通过收集和分析数值数据来得出结论，这些方法通常能够提供精确、可量化的信息，如百分比、平均数等。 接下来，我们逐一分析题目中给出的调查方法： 1. **邮寄调查**：这是一种通过邮寄问卷来收集数据的方法。问卷通常包含一系列标准化的问题，要求受访者以数值或选择的形式回答。因此，邮寄调查属于定量调查方法。 2. **面访调查**：面访调查是调查员与受访者面对面进行交流，通过提问和记录受访者的回答来收集数据。这种方法也可以设计成包含标准化问题，以收集数值数据，因此面访调查同样属于定量调查方法。 3. **电话调查**：电话调查是通过电话与受访者进行交流，询问问题并记录回答。与面访调查类似，电话调查也可以设计成定量调查，通过收集数值数据来进行分析。 4. **焦点小组访谈**：焦点小组访谈是一种定性研究方法，它通过组织一组人（通常是6-12人）进行讨论，以深入了解他们的观点、态度和行为。这种方法侧重于收集非数值数据，如意见、感受和看法，而不是精确的数值数据。 综上所述，邮寄调查、面访调查和电话调查都属于定量调查方法，因为它们都能够收集和分析数值数据。而焦点小组访谈则属于定性研究方法，因为它侧重于收集非数值数据。 因此，不属于定量调查方法的是焦点小组访谈。

解题步骤如下： 1. **分析选项A**：假设检验要求有严密的抽样设计。 假设检验的有效性依赖于样本的代表性，若抽样设计不严密（如样本偏差、非随机抽样），结论可能不可靠。因此该说法正确。 2. **分析选项B**：假设检验可以推断总体参数有无质的不同。 假设检验通过比较样本统计量与假设的总体参数，判断差异是否显著（即“质的不同”）。例如，检验均值是否等于某值，若拒绝原假设，说明存在质的不同。该说法正确。 3. **分析选项C**：假设检验的结果具有实际意义。 假设检验的结论基于统计显著性（如p值），但统计显著不一定实际显著。例如，小效应量可能因样本量大而显著，但实际意义有限。因此该说法错误。 4. **分析选项D**：可信区间也可以回答假设检验的问题。 可信区间与假设检验等价：若假设值不在区间内，则拒绝原假设；反之则不拒绝。例如，95%置信区间不包含某值，等价于该假设下p<0.05。该说法正确。 **答案**：错误的说法是选项C。

德尔菲法是一种结构化的预测和决策方法，其核心在于通过多轮匿名、书面的意见征询，使专家小组能够就某一问题达成相对一致的看法。这种方法强调匿名性、统计性和反馈性，旨在避免专家会议中可能出现的权威影响或群体压力。 接下来，逐一分析各个选项： - 电话：虽然电话是一种沟通方式，但在德尔菲法中，由于需要匿名性和书面记录，电话沟通并不符合其核心要求。 - 通信：德尔菲法正是通过书面通信（如邮件、问卷等）来征询专家意见的。这种方式确保了匿名性，使得专家可以自由表达观点，不受其他专家或调查机构的影响。同时，书面记录也便于后续的数据分析和反馈。 - 专家会议：专家会议虽然可以集中专家的智慧，但缺乏匿名性，容易受到权威或群体压力的影响，不符合德尔菲法的基本原则。 - 面对面讨论：与专家会议类似，面对面讨论也缺乏匿名性，且可能受到多种非理性因素的影响，如个人情感、肢体语言等，因此也不适用于德尔菲法。 综上所述，德尔菲法调查中征询专家意见的主要方式是通信。这种方式符合德尔菲法的匿名性、统计性和反馈性要求，能够确保专家意见的独立性和客观性。 因此，答案是通信。