1 回归分析的基本思想及其初步应用课时达标训练1
某车间加工零件的数量 x 与加工时间 y 的统计数据如表:零件数 x(个)102030加工时间 y(分钟)213039现已求得上表数据的线性回归方程 = x+ 中的 值为 0
9,则据此回归模型可以预测,加工 100 个零件所需要的加工时间约为 ( )A
84 分钟B
94 分钟C
102 分钟D
112 分钟【解析】选 C
由表中数据得: =20,=30,又 值为 0
9,故 =30-0
9×20=12,所以 =0
将 x=100 代入线性回归方程,得 =0
9×100+12=102(分钟)
所以预测加工 100个零件需要 102 分钟
为了考察两个变量 x 和 y 之间的线性相关性
甲、乙两位同学各自独立地做 10 次和 15 次试验,并且利用线性回归方程,求得回归直线分别为 l1和 l2
已知两个人在试验中发现对变 量 x 的观测数据的平均值都是s,对变量 y 的观测数据的平均值都为 t,那么下列说法正确的是 ( )A
l1与 l2相交点(s,t)B
l1与 l2相交,相交点不一定是(s,t)C
l1与 l2必关于(s,t)对称D
l1与 l2必定重合【解析】选 A
线性回归方程 = x+ ,而 = -,即 =t- s⇒t= s+ ,所以(s,t)在回归直线上,所以直线 l1,l2一定有公共点(s,t)
甲、乙、丙、丁四位同学在建立变量 x,y 的回归模型时,分别选择了 4 种不同模型,计算可得它们的相关指数 R2分别如下表:甲乙丙丁R20
85哪位同学建立的回归模型拟合效果最好
丁【解析】选 A
相关指数 R2越接近于 1,表示回归模型的拟合效果越好
在研究两个变量的相关关系时,观察散点图发现样本点集中于某一条指数曲线 y=ebx+a的