线性回归分析练习题.doc

线性回归分析练习题.doc§1回归分析!•1回归分析1・、=ax2+bx+cf其屮a,c•是已知常数,取b为白变量,因变量是这个函数的判别式/=b2—,其屮适用于作线性冋归的散点图为①②①③②③③④,,储蓄额增加产量增加,,,(嘉,H)作出散点图后确定具有线性相关关系,若对于y=bx+a,求得*,,y=,则线性回归方稈为 ()尹=+ =+・y=+ D・y=+,下列说法错误的是在冋归分析屮,变量间的关系若是非确定关系,那么因变量不能由白变量唯一确定线性相关系数可以是正的,也可以是负的冋归分析屮,如果r2=l,说明兀与尹Z间完全和关样本相关系数7*0(—1,1)X1234y1357点(,4)下表是x和yZ间的一组数据,则夕关于兀的回归方程必过 ()(2,3) (,5)点(,4) *0,则相关系数r= 二、能力提升某医院用光电比色计检验尿汞时,得尿汞含量(mg/L)与消光系数计数的结果如下:尿汞含量兀246810消光系数y64138205285360若y与x具有线性相关关系,贝I」线性冋归方程是 .若施化肥量班kg)与小麦产最/kg)Z间的线性冋归方程为y=250+4x,当施化肥量为50kg时,预计小麦产量为 ・某车间为了规定工时定额,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:;⑵,分5次测得某种商品的价格兀(万元)和需求量p(t)Z间的一组数据为:5 5己知兀莎=62, =.⑴画出散点图;求出y对x的线性冋归方程;⑶,预测需求量大约是多少?().某运动员训练次数与运动成绩Z间的数据关系如下:次数X3033353739444650成绩y3034373942464851作出散点图;求出冋归方程;计算相关系数并进行相关性检验;、探究与拓展从某地成年男子中随机抽取〃个人,测得平均身高为x=172cm,标准差为5v=,平均体重夕=72kg,标准差®,=,相关系数‘=#『=,求由身高估计平均体重的回归方程?=〃()+/处,以及由体重估计平均身高的冋归方程x=a+=—+•解(1)由表中数据,利用科学计算器得—2+3+4+5x= —+3+4+・5,4 4占兀莎=,Sx/=54,4 ——厂4xyb= ZZ—・4X2/=-= 5——=0754-4X3•亍U"‘a—y—bx=,因此,所求的线性回归方程为y=+.⑵将x=10代入线性冋归方稈,小时•11•解(1)散点图如下图所示:+&05(小时),°123"万芫5—1—1(2)因为X =tX9= ,y=tX37= ,52Xjyt =62,52x2z =,D D /=1 /=15 ——§期厂5xy62—= =—115,2 -^所以* 二Zx2z—5x/=]ci=y■bx=+=2&1,故y对兀的线性回归方程为y=-.(3)y=-=(t).所以,,(I)作出该运动员训练次数x与成绩尹之间的散点图,如下图所示,由散点图可知,它们之间具有线性相关关系•605040 •••30 ••20(2)列表计算:10° 20 40 60x次数儿成绩J';x2iv2/303090090090033341089115611223537122513691295373913691521144339421521176416384446193621162024464821