无
*注意事项:
在下列各图中,图中两个变量具有相关关系的图是( )
对变量x, y 有观测数据( , )(i=1,2,…,10),得散点图1;对变量u ,v 有观测数据( , )(i=1,2,…,10),得散点图2. 由这两个散点图可以判断( )图1 图2
月份
1月份
2月份
3月份
4月份
5月份
6月份
收入x
12.3
14.5
15.0
17.0
19.8
20.6
支出Y
5.63
5.75
5.82
5.89
6.11
6.18
根据统计资料,则( )
①在残差图中,残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,说明选用的模型比较合适;
②用相关指数可以刻画回归的效果,R2值越小说明模型的拟合效果越好;
③比较两个模型的拟合效果,可以比较残差平方和的大小,残差平方和越小的模型拟合效果越好.
其中说法正确的是( )
x
0
1
2
3
y
5
7
则y与x的线性回归方程=bx+必过点( )
4
2.2
4.3
4.5
4.8
6.7
且回归直线方程为 =bx+2.6,根据模型预报当x=6时,y的预测值为( )
①相关系数r满足|r|≤1,而且|r|越接近1,变量间的相关程度越大,|r|越接近0,变量间的相关程度越小;
②可以用R2来刻画回归效果,对于已获取的样本数据,R2越小,模型的拟合效果越好;
③如果残差点比较均匀地落在含有x轴的水平的带状区域内,那么选用的模型比较合适;这样的带状区域越窄,回归方程的预报精度越高;
④不能期望回归方程得到的预报值就是预报变量的精确值.
价格x(元)
9
9.5
10
10.5
11
销售量y(件)
8
6
(1)画出散点图
(2)求回归直线方程.
3.8
5.5
6.5
7.0
若由资料知,y对x呈线性相关关系,试求:
(Ⅰ)请画出上表数据的散点图;
(Ⅱ)请根据上表提供的数据,求出y关于x的线性回归方程=bx+;
(Ⅲ)估计使用年限为10年时,维修费用约是多少?
(参考数据:2×2.2+3×3.8+4×5.5+5×6.5+6×7.0=112.3)
产量x千件
单位成本y元/件
30
40
60
50
70
请画出散点图并从图中判断产品产量与单位成本成什么样的关系?
P(k2>k)
0.50
0.40
0.25
0.15
0.10
0.05
0.025
0.010
0.005
0.001
k
0.455
0.708
1.323
2.072
2.706
3.841
5.024
6.635
7.879
10.83
(Ⅰ)画出散点图;
(Ⅱ)求回归直线方程;
(Ⅲ)试预测广告费支出为10万元时,销售额多大?
转速x(转/秒)
12
14
16
每小时生产有缺点的零件数y(件)
(1)如果y对x有线性相关关系,求回归方程;
(2)若实际生产中,允许每小时生产的产品中有缺点的零件最多有10个,那么机器的运转速度应控制在设么范围内?
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