回归分析的基本思想及其初步应用(三)班级:姓名:_____________1.在两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数2R如下,其中拟合效果最好的模型是(A)A.模型1的相关指数2R为98.0B.模型2的相关指数2R为80.0C.模型3的相关指数2R为50.0D.模型4的相关指数2R为25.0答案:A2.已知两个变量的回归模型为xy22,则样本点的(1,4.4)的残差是_____________________答案:0.43.残差平方和用数学符号表示为___________________,它代表了随机误差的效应;解释变量的效应值称为回归平方和,可以用相关指数2R来刻画回归的效果,其计算公式是___________________。显然,2R的值越大,说明残差平方和越小,也就是说模型的拟合效果越好。答案:niiiyy12ˆ;niiniiiyyyyR12122ˆ1。4.将非线性模型xey32进行适当变形使之线性化。答案:2ln32lnln3lnxzexy5.已知线性相关的两变量x,y的三个样本点A(0,0),B(1,3),C(4,11),若用直线AB作为其预测模型,则其相关指数2R________。答案:xyAB3ˆ,7y,0ˆ1y,3ˆ2y,12ˆ3y7ˆ1yy,4ˆ2yy,5ˆ3yy0ˆ1e,0ˆ2e,1ˆ3e989.090112R6.已知线性相关的两变量x,y的三个样本点A(0,0),B(1,3),C(4,11),若用直线AB作为其预测模型,则点C的残差是________。1答案:xyAB3ˆ,12ˆCy,1ˆCe。7.若一组观测值(x1,y1)、(x2,y2)、…、(xn,yn)之间满足yi=bxi+a+ei(i=1、2.…n)若ei恒为0,则R2为答案:18.在一次抽样调查中测得样本的5个样本点,数值如下表:x0.250.5124y1612521试建立y与x之间的回归方程.解由数值表可作散点图如右图.根据散点图可知y与x近似地呈反比例函数关系,设y=,令t=,则y=kt,原数据变为:t4210.50.25y1612521由置换后的数值表作散点图如下:由散点图可以看出y与t呈近似的线性相关关系.列表如下:itiyitiyity141664162562212244144续表315512540.5210.25450.2510.250.6251∑7.753694.2521.3125430所以=1.55,=7.2.所以b==4.1344,a=-b=0.8.所以y=4.1344t+0.8.所以y与x的回归方程是y=+0.8.2