线性回归分析练习题分析模板.doc

线性回归分析练习题分析§1 相关系数一、( )=ax2+bx+c,其中a,c是已知常数,取b为自变量,因变量是这个函数的判别式Δ=b2-,其中适用于作线性回归的散点图为( )A.①② B.①③ C.②③ D.③④,属于负相关的是( ),,,,(xi,yi)作出散点图后确定具有线性相关关系,若对于y=bx+a,求得b=,=,=,则线性回归方程为( )=+ =+=+ =+,下列说法错误的是( ),变量间的关系若是非确定关系,,,如果r2=1,∈(-1,1),则y关于x的回归方程必过( )x1234y1357(2,3) (,4)(,4) (,5)=0,则相关系数r=、,得尿汞含量(mg/L)与消光系数计数的结果如下:尿汞含量x246810消光系数y64138205285360若y与x具有线性相关关系,(kg)与小麦产量y(kg)之间的线性回归方程为y=250+4x,当施化肥量为50kg时,,需确定加工零件所花费的时间,为此做了4次试验,得到的数据如下:零件的个数x/个2345加工的时间y/.(1)求加工时间与零件个数的线性回归方程;(2),分5次测得某种商品的价格x(万元)和需求量y(t)之间的一组数据为:=62,x=.(1)画出散点图;(2)求出y对x的线性回归方程;(3),预测需求量大约是多少?(t).:次数x3033353739444650成绩y3034373942464851(1)作出散点图;(2)求出回归方程;(3)计算相关系数并进行相关性检验;(4)、,测得平均身高为=172cm,标准差为sx=cm,平均体重=72kg,标准差sy=kg,相关系数r==,求由身高估计平均体重的回归方程y=β0+β1x,以及由体重估计平均身高的回归方程x=a+ =-+(1)由表中数据,利用科学计算器得==,==,xiyi=,x=54,b===,a=-b=,因此,所求的线性回归方程为y=+.(2)将x=10代入线性回归方程,得y=×10+=(小时),.(1)散点图如下图所示:(2)因为=×9=,=×37=,xiyi=62,x2i=,所以b===-,a=-b=+×=,故y对x的线性回归方程为y=-.(3)y=-×=(t).所以,,(1)作出该运动员训练次数x与成绩y之间的散点图,如下图所示,由散点图可知,它们之间具有线性相关关系.(2)列表计算:次数xi成绩yix2iy2ixiyi3030900900900333410891156112235371225136912953739136915211443394215211764163844461936211620244648211623042208