第一章 统计案例第一讲 回归分析的基本思想及其初步应用[知识梳理][知识盘点]1.回归分析2.随机误差 解释变量 预报变量3.最小二乘法 样本点的中心4.相关系数 正相关 负相关 强 几乎不存在 0
755.好 贡献率 [基础闯关]1.D 2.B 3.B 4.B 5.平均减少 3 个单位 6.[典例精析]变式训练:1.解:(1)选取污染源距离为变量,氰化物浓度为因变量作出散点图如下:从表中所给出的数据并结合散点图可知,氰化物浓度与距离有负相关关系,用非线性回归方程来拟合,建立关于的指数回归方程:(2)相关指数:(3)列出编与残差图表如下:编 号12345678污染源距离50100150200250300400500氰化物浓度0
01残 差0
10618570
0014-0
0015由上表得残差图如下:所求的残差平方和为:2.解:(1) 散点图如右图所示: 由图知,样本点分布在某一条指数函数曲线的周围,令 z=lny,则得到变换后的数据如下表:x2000 2001 2002 2003 2004 2005 z3
858 作散点图如下右图所示,即知变换后的样本分布在一条直线附近,故可以用线性回归方程来拟合由计算器计算得线性回归方程为 ,因此,年份 x 与人口数 y 万之间的非线性回归方程为
(2) 估计 2006 年人口总数应为 418
759 万 (3) 相关指数 即知残差平方和为 4659
解:首先设变量,题目所给的数据变成如下表所示的数据10.50.330.20.10.050.030.020.010.00510