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时间:2018-12-24
《高中数学 第三章 统计案例 3.1 回归分析的基本思想及其初步应用课后训练 新人教a版选修2-3》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、3.1回归分析的基本思想及其初步应用课后训练一、选择题1.为了考察两个变量x和y之间的线性相关性,甲、乙两位同学各自独立地做了100次和150次试验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为l1和l2.已知两个人在试验中发现对变量x的观测数据的平均值都是s,对变量y的观测数据的平均值都是t,那么下列说法正确的是( )A.l1和l2有交点(s,t)B.l1与l2相交,但交点不一定是(s,t)C.l1与l2必定平行D.l1与l2必定重合2.下列四个命题中正确的是( )①在线性回归模型中,e是bx+a预报真实值y的随机误差,它是一个观测的量;②残差平方和越小的
2、模型,拟合的效果越好;③用R2来刻画回归方程,R2越小,拟合的效果越好;④在残差图中,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明选用的模型比较合适,若带状区域宽度越窄,说明拟合精度越高,回归方程的预报精度越高.A.①③B.②④C.①④D.②③3.已知x,y取值如下表:x0134y2.24.34.86.7若x,y具有线性相关关系,且回归方程为=0.95x+a,则a=( )A.0.325B.2.6C.2.2D.04.某学校开展研究性学习活动,某同学获得一组实验数据如下表:x1.99345.16.12y1.54.047.51218.01对于表中数据,现给出下列拟
3、合曲线,其中拟合程度最好的是( )A.y=2x-2B.C.y=log2xD.y=(x2-1)5.若某地财政收入x与支出y满足线性回归方程y=bx+a+e(单位:亿元),其中b=0.8,a=2,
4、e
5、≤0.5.如果今年该地区财政收入10亿元,年支出预计不会超过( )A.10亿B.9亿C.10.5亿D.9.5亿6.某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表:广告费用x(万元)4235销售额y(万元)49263954根据上表可得回归方程中的为9.4,据此模型预报广告费用为6万元时销售额为( )A.63.6万元B.65.5万元C.67.7万元D.72.0万元
6、二、填空题7.在研究身高和体重的关系时,求得R2≈______,可以叙述为“身高解释了64%的体重变化,而随机误差贡献了剩余的36%”,所以身高对体重的效应比随机误差的效应大得多.8.为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系,下表记录了小李某月1号到5号每天打篮球时间x(单位:小时)与当天投篮命中率y之间的关系:时间x12345命中率y0.40.50.60.60.4小李这5天的平均投篮命中率为__________,用线性回归分析的方法,预测小李该月6号打6小时篮球的投篮命中率为__________.三、解答题9.恩格尔系数=×100%.在我国,
7、据恩格尔系数判定生活发展阶段的标准为:贫困:>60%,温饱:50%~60%,小康:40%~50%,富裕:<40%.据国家统计局统计显示,随着中国经济的不断发展,城镇居民家庭恩格尔系数不断下降,居民消费已从温饱型向享受型、发展型转变.如下表:恩格尔系数y(%)57.554.253.850.048.844.739.437.737.1年份x197819901992199419961998200020022003求:(1)根据年份预报恩格尔系数的线性回归方程;(2)预报2013年的恩格尔系数;(3)求R2;(4)作出残差图.10.关于x与y有以下数据:x24568y
8、3040605070已知x与y线性相关,由最小二乘法得,(1)求y与x的线性回归方程;(2)现有第二个线性模型:=7x+17,且R2=0.82.若与(1)的线性模型比较,哪一个线性模型拟合效果比较好,请说明理由.参考答案1答案:A 解析:都过样本中心点(s,t),但斜率不确定.2答案:B 解析:e是预报变量y的随机误差,故①不正确;R2越接近1,拟合的效果越好,故③不正确;故选B.3答案:B 解析:由已知=2,=4.5,而回归方程过点(,),则4.5=0.95×2+a,∴a=2.6.4答案:D 解析:可以代入检验,残差平方和最小的拟合程度最高.5答案:C 解
9、析:代入数据y=10+e,因为
10、e
11、≤0.5,所以
12、y
13、≤10.5,故不会超过10.5亿.6答案:B 解析:∵,∴回归方程为=9.4x+9.1.令x=6,得=9.4×6+9.1=65.5(万元).7答案:0.64 解析:结合相关指数的计算公式R2=1-可知,当R2≈0.64时,身高解释了64%的体重变化.8答案:0.5 0.53 解析:这5天的平均投篮命中率为..(xi-)(yi-)=(1-3)×(0.4-0.5)+(2-3)×(0.5-0.5)+(3-3)×(0.6-0.5)+(4-3)×(0.6-0.5)+(5-3)×(0.4-0.5)=0.1.(xi-
14、)2=(1-3)2+(2-3)2+(3-3)2+(4
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