《回归分析测试题》word版

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1、测试题1．下列说法中错误的是（）　　A．如果变量x与y之间存在着线性相关关系，则我们根据试验数据得到的点（i=1，2，3，…，n）将散布在一条直线附近　　B．如果两个变量x与y之间不存在线性相关关系，那么根据试验数据不能写出一个线性方程。　　C．设x，y是具有线性相关关系的两个变量，且回归直线方程是，则叫回归系数　　D．为使求出的回归直线方程有意义，可用线性相关性检验的方法判断变量x与y之间是否存在线性相关关系　　2．在一次试验中，测得（x，y）的四组值分别是（1，2），（2，3），（3，4），（4，5），则y与x之间的回归直线方程是（）　　A．　　　B

2、．　　　C．　　　D．　　3．回归直线必过点（）　　A．（0，0）　　　B．　　　C．　　　D．　　4．在画两个变量的散点图时，下面叙述正确的是（）　　A．预报变量在轴上，解释变量在轴上　　B．解释变量在轴上，预报变量在轴上　　C．可以选择两个变量中任意一个变量在轴上　　D．可以选择两个变量中任意一个变量在轴上　　5．两个变量相关性越强，相关系数r（）　　A．越接近于0　　　B．越接近于1　　　C．越接近于－1　　D．绝对值越接近1　　6．若散点图中所有样本点都在一条直线上，解释变量与预报变量的相关系数为（）　　A．0　　　B．1　　　C．－1　　　D．

3、－1或1　　7．一位母亲记录了她儿子3到9岁的身高，数据如下表：年龄（岁）3456789身高（94.8104.2108.7117.8124.3130.8139.0　　　由此她建立了身高与年龄的回归模型，她用这个模型预测儿子10岁时的身高，　　　则下面的叙述正确的是（）　　A．她儿子10岁时的身高一定是145.83　　B．她儿子10岁时的身高在145.83以上　　C．她儿子10岁时的身高在145.83左右　　D．她儿子10岁时的身高在145.83以下　　8．两个变量有线性相关关系且正相关，则回归直线方程中，的系数（）　　A．　　　B．　　　C．　　　D．能

4、力提升：　　9．一个工厂在某年每月产品的总成本y（万元）与该月产量x（万件）之间有如下数据：x1.081.121.191.281.361.481.591.681.801.871.982.07y2.252.372.402.552.642.752.923.033.143.263.363.50　　（1）画出散点图；　　（2）求每月产品的总成本y与该月产量x之间的回归直线方程。　　10．某工业部门进行一项研究，分析该部分的产量与生产费用之间的关系，从这个工业部门内随机抽选了10个企业作样本，有如下资料：产量x（千件）40424855657988100120140

5、生产费用y（千元）150140160170150162185165190185　　（1）计算x与y的相关系数；　　（2）对这两个变量之间是否线性相关进行相关性检验；　　（3）设回归直线方程为，求系数，。综合探究：　　11．一只红铃虫的产卵数y和温度x有关。现收集了7对观测数据列于表中，试建立y与x之间的回归方程。温度x／℃21232527293235产卵数y／个711212466115325参考答案：基础达标：　　1．B　　尽管两个变量x与y之间不存在线性相关关系，但是由试验数据仍可求出回归直线方程中的和，从而可写出一个回归直线方程。　　2．A　　由回归

6、直线经过样本点的中心，由题中所给出的数据，将，代入中适合，故选A。　　3．D　　回归直线，必然经过样本点的中心，其坐标为，故选D。　　4．B　　5．D　　6．B　　7．C　　8．A　9．解析：　　（1）画出的散点图如图所示：　　　　　　　　（2），，，　　　　∴，　　　　。　　　　所以所求回归直线方程为。　　10．解析：　　（1）制表：140150160022500600024214017641960058803481602304256007680455170302528900935056515042252250097506791626241262441

7、2798788185774434225162808100165100002722516500912019014400361002280010140185196003422525900合计777165770903277119132938　　　　，，，，　　　　∴，　　　　即x与y的相关系数r≈0.808。　　（2）因为，所以可以认为x与y之间具有很强的线性相关关系。　　（3），。综合探究：　　11．解析：　　　　散点图如图所示：　　　　　　　　　由散点图可以看出：这些点分布在某一条指数函数的图象的周围。　　　　现在，问题变为如何估计待定参数c1和c2，我们

8、可以通过对数变换把指数关系变为线性关系。　　　　令，则变换后样本点应该分布在直线