第3章统计案例线性回归直线方程【例1】某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数据:年份20102012201420162018需求量(万吨)236246257276286(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程y=bx+a;(2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地2020年的粮食需求量.[思路探究]正确利用求回归直线方程的步骤求解,注意数据计算的准确性.[解](1)由所给数据看出,把年份看作点的横坐标,对应的需求量看作点的纵坐标,画出散点图草图(图略),通过观察知这些点大致分布在一条直线附近,下面求回归直线方程,为此对数据预处理如下:年份—2014-4-2024需求量—257-21-1101929对预处理后的数据,容易算得=0,=3
2,b===6
5,a=-b=3
2,由上述计算结果,知所求回归直线方程为y-257=b(x-2012)+a=6
5(x-2012)+3
2,即y=6
5(x-2012)+260
(*)(2)利用直线方程(*),可预测2020年的粮食需求量为6
5×(2018-2012)+260
5×6+260
2(万吨).建立回归模型的基本步骤(1)确定两个变量.(2)画出散点图.(3)进行相关系数检验.(4)确定回归方程类型,求出回归方程.1.某车间为了制定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此做了四次试验,得到的数据如下:零件的个数x(个)2345加工的时间y(小时)2
5(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图;(2)求出y关于x的线性回归方程y=bx+a,并在坐标系中画出回归直线;(3)试预测加工10个零件需要多少小时
(注:b=,a=y-bx)[解](1)散点图如图.(2)由表中数据得:iyi=52
5,=54,∴b=0
7,∴a=1
05,∴y=0