- 回归分析的基本思想及其初步应用
- 共58题
某研究机构对高三学生的记忆力x和判断力y进行统计分析,得下表数据:
(1)请画出上表数据的散点图;
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程;
(3)试根据(2)求出的线性回归方程,预测记忆力为9的同学的判断力。
(相关公式)
正确答案
解:(1)如图:
;
(2)=62+83+105+126=158
,
故线性回归方程为;
(3)由回归直线方程预测,记忆力为9的同学的判断力约为4。
某工厂经过技术改造后,生产某种产品的产量x(吨)与相应的生产能耗y(吨标准煤)有如下几组样本数据:
根据相关性检验,这种样本数据具有线性相关关系,通过线性回归分析,求得回归直线的斜率为0.7,那么这组样本数据的回归直线方程是( )。
正确答案
已知x,y之间的一组数据:
则x与y组成的线性回归方程必过点( )。
正确答案
(,4)
为了对某校高三(1)班9月调考成绩进行分析,在全班同学中随机抽出5位,他们的数学分数、物理分数、化学分数(均已折算为百分制)对应如下表:
(I)求这5位同学中数学和物理分数都不小于85分的概率;
(II)从散点图分析,y与x、x与x之间都有较好的线性相关关系,分别求y与x、z与x的线性回归方程,并用相关指数比较所求回归模型的拟合效果.
正确答案
解:(I)这5位同学中数学和物理分数都不小于85分,共有2人,故概率为P=;
(II)设y与x、z与x的线性回归方程分别是′=bx+a、
=b′x+a′,
根据所给的数据,可以计算出b==0.8,a=81﹣0.8×85=13,
b′==0.6,a′=86﹣0.6×85=35.
∴=0.8x+13、
=0.6x+35,
∴(yi﹣
)2=02+02+(﹣1)2+22+(﹣1)2=6,
∴(zi﹣
)2=(﹣2)2+22+12+02+(﹣1)2=10,
又y与x、z与x的相关指数是R2=1﹣≈0.964、R′2=1﹣
≈0.90.
故回归模型=0.8x+13比回归模型
=0.6x+35的拟合的效果好.
下表是A市住宅楼房屋销售价格y和房屋面积x的有关数据:
(I)画出数据对应的散点图;
(II)设线性回归方程为,已计算得b=0.196,
,计算
及a;
(III)据(II)的结果,估计面积为120m2的房屋销售价格.
正确答案
解:(I)根据表中所给的数据,写出对应的点的坐标,画出对应的散点图
(II)做出.
∵,
∴样本中心点是(109,23.2)
把样本中心点代入线性回归方程得到.
(III)由(II)知,回归直线方程为.
所以,当x=120m2时,销售价格的估计值为=0.196×120+1.836=25.356(万元)
120m2的房屋销售价格估计为25.356万元.
某研究机构对高三学生的记忆力x和判断力y进行统计分析,得下表数据
(1)请画出上表数据的散点图;
(2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出y关于x的线性回归方程=
x+
;
(3)试根据(II)求出的线性回归方程,预测记忆力为9的同学的判断力.
(相关公式:
,=
-
x)
正确答案
(Ⅰ)把所给的四对数据写成对应的点的坐标,在坐标系中描出来,得到散点图.
(Ⅱ)∵6×2+8×3+10×5+12×6=158,
=
=9,
=
=4
∴b==0.7,
a=4-0.7×9=-2.3
故线性回归方程为y=0.7x-2.3
(Ⅲ)由回归直线方程预测y=0.7×9-2.3=4,
记忆力为9的同学的判断力约为4.
某研究小组为了研究中学生的身体发育情况,在某学校随机抽出20名15至16周岁的男生,将他们的身高和体重制成2×2列联表,根据列联表的数据,可以有( )%的把握认为该学校15至16周岁的男生的身高和体重之间有关系.
独立性检验临界值表
独立性检验随机变量K2值的计算公式:
正确答案
97.5
某数学老师身高176cm,他爷爷、父亲和儿子的身高分别是173cm、170cm和182cm。因儿子的身高与父亲的身高有关,该老师用线性回归分析的方法预测他孙子的身高为( )cm。
正确答案
185
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