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14.21 （a）磅。（b）磅。（c）没有单位。（d）磅。
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14.23 （a）汽车制造商不是一个数值变量，所以它和耗油量之间的相关性是无法计算的。（b）r不可能超过1。（c）r没有单位。
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14.25 （a）正的。（b）负的。（c）负的。（d）很小。
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14.27 因为以汽水价格当作解释变量，所以它应该被标示在横轴上。具有较弱的正相关关系。不存在异常值。
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14.29 （a）种植率。（c）是曲线；既非正相关，也非负相关。收获量会随着种植量的增加而增加，直到变得过于密集。
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14.31 图1在纵轴方向上的分布没有那么分散，因此存在强相关关系。
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第15章
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15.5 （a）存在负相关关系，如果参加测试的人数比例提高1%，我们预计学术能力评估测试的数学平均分会降低109.7分。（b）约为482分。（c）在参加测试的学生人数比率为0.05~0.95时使用回归直线比较合理。
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15.7 （a）当一个变量超过平均值，就会有另一个变量低于平均值，反之亦然。（b）学生参加测试的人数比例可以解释学术能力评估测试数学平均分的大约71%的值，因为r2=0.71。参加比例预示平均分应该还不错。
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15.9 预测他的脉搏跳动次数大约为每分钟147.4次，比实际值低大约4.6次。
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15.11 （a）很强的正线性相关关系，没有异常值。（c）回归直线可以解释2004年得票率变化的94.7%。
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15.13 如果每年摄取1升酒精，预计每10万人中会有107.81人死亡。如果每年摄取8升酒精，预计每10万人中会有51.46人死亡。
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15.15 比如，饮食习惯和遗传（种族）因素在各国皆有所不同。
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15.17 （a）负相关关系；pH值随时间推移而减小。（b）第1周：约为5.425；第150周：约为4.635。（c）斜率为-0.0053；pH值平均每周减少0.0053。（d）不合理，外插法是有风险的。
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15.19 （a）重量y=100+39x，斜率为每周39克。（c）不会。在2岁（104周）时，预测这只老鼠重4166克（约9.2磅）。这不合理。
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15.21 （b）只有A组。
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15.23 （b）我们预测2020年的人口数大约是-1120万，这不合理。
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15.25 这种相关性源于共同反应（事故的严重程度），而不是因果关系。
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15.27 得出这种关系是因果关系的结论并不合适。可能有其他潜在变量产生了作用，例如，接近高速公路的住房可能比较便宜，因此这种相关性可能与住户的生活方式有关。
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15.29 例如，智力和能力更强的学生（那些更有可能在大学表现出色的学生）更有可能学习这些课程。将这种关系认定为因果关系是不正确的。
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15.31 例如，父母在家时间较少的孩子更可能花更多时间上网，花更少时间做作业，因为他们的父母没有监督他们的活动。
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15.33 不应该认为这是一种因果关系。潜在变量可能可以解释这种关系，有音乐素养的学生可能拥有其他优势（有钱的父母、良好的教育，等等）。
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15.35 斜率，四舍五入为1.197，截距a=66-58.2×1.1966=-3.642，与-3.66略有不同。这个差异是因为我们对例4中的平均数、标准差和相关系数进行了四舍五入。
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第16章
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16.3 指数（1991）=77.46，指数（2001）=100，指数（2011）=247.89。