第一章 统计案例 在散点图中样本点大致分布在一条直线附 近,则利用线性回归模型进行研究,可近似地利用回归直线方程y=bx+a来预报,利用公式求出回归系数a,b,即可写出回归直线方程,并用回归直线方程进行预测说明.[典例 1] 以下是某地收集到的新房屋的销售价格 y 和房屋的面积 x 的数据:房屋面积 x/m211511080135105销售价格 y/万元24
222(1)画出数据对应的散点图;(2)若线性相关,求线性回归方程;(3)根据(2)的结果估计当房屋面积为 150 m2时的销售价格. 解:(1)数据对应的散点图如图所示.(2)由散点图知 y 与 x 具有线性相关关系.由表中数据知=i=109,=i=23
2,=60 975,iyi=12 952
设所求回归直线方程为y=bx+a,则b=≈0
196 2,a=-bx≈1
814 2,故所求回归直线方程为y=0
196 2x+1
(3)根据(2),当 x=150 时,销售价格的估计值为y=0
1962×150+1
814 2=31
244 2(万元).[对点训练]1.随着我国经济的发展,居民的储蓄存款逐年增长.设某地区城乡居民人民币储蓄存款(年底余额)如下表:年份20102011201220132014时间代号 t12345储蓄存款 y(千亿元)567810(1)求 y 关于 t 的回归方程y=bt+a;(2)用所求回归方程预测该地区 2015 年(t=6)的人民币储蓄存款.附:回归方程y=bt+a中,b=,a=-b
解:(1)列表计算如下:itiyittiyi11515226412337921448163255102550∑153655120这里 n=5,=i==3,=i==7
2,又 ltt=-nt2=55-5×32=10,lty=iyi-n =120-5×3×7
2=12,从而