1.1.4回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用（四）

第04課時1.1.4回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用（四）（練習(xí)習(xí)題課）1.一項研究要確定是否能夠根據(jù)施肥量預(yù)測作物的產(chǎn)量，這里的解釋變量是（B ）A、作物的產(chǎn)量 B、施肥量 C、試驗者 D、降雨量或其他解釋產(chǎn)量的變量2、下列說法正確的有 （ C ）回歸方程適用于一切樣本和總體 回歸方程一般都有時間性 樣本取值的范圍會影響回歸方程的適用范圍 回歸方程得到的預(yù)報值是預(yù)報變量的精確值A(chǔ)、 B、 C、 D、3、已知回歸直線方程中斜率的估計值為1.23，樣本點的中心（4 ，5），則回歸直線方程為（ A ）A、 B、 C、 D、4、回歸分析中，相關(guān)指數(shù)R2的值越大，說明殘差平方和（ A ）A、越小 B、越大 C、可能大也可能小 D、以上均不對5、若回歸直線方程中，回歸系數(shù) ，則相關(guān)系數(shù)r為（ C ） A、1 B、-1 C、0 D、無法確定6、若一個樣本的總偏差平方和為80，殘差平方和為60，則相關(guān)指數(shù)R2為（ D） A、 B、 C、 D、7、某考察團對全國10大城市進行職工人均工資水平（千元）與居民人均消費水平y(tǒng)（千元）統(tǒng)計調(diào)查，y與x具有相關(guān)關(guān)系，回歸直線方程為，若某城市居民人均消費水平為7.675千元，估計該城市人均消費額占人均工資收入的百分比約為（ A ）A、83% B、72% C、67% D、66%8、一位母親記錄了兒子3 9歲的身高，由此建立的身高與年齡的回歸模型為，用這個模型預(yù)測這孩子10歲時的身高，則正確的敘述是（ D ）A、身高一定是145.83cm B、身高在145.83cm以上 C、身高在145.83cm以下 D、身高在145.83cm左右9、對兩個變量y與x進行回歸分析，得到一組樣本數(shù)據(jù)：， ，則下列說法不正確的是（ C ）A、由樣本數(shù)據(jù)得到的回歸方程必過樣本中心B、殘差平方和越小的模型，擬合的效果越好C、用相關(guān)指數(shù)來刻畫回歸效果，越小，說明模型擬合的效果越好D、若變量與之間的相關(guān)系系數(shù)為，則變量與之間具有線性相關(guān)關(guān)系。10、若施化肥量（單位：kg）與水稻產(chǎn)量y（單位：kg）的回歸直線方程為，當(dāng)施化肥量為80kg時，預(yù)報水稻產(chǎn)量為 650 。 11、根據(jù)回歸系數(shù)和回歸截距的計算公式 可知：若y與x之間的一組數(shù)據(jù)為：x01234y13556則擬合這5組數(shù)據(jù)的回歸直線一定經(jīng)過的點是 。12.下表為收集到的一組數(shù)據(jù)：x01234y13556（1）作出x與y的散點圖，并猜測x與y之間的關(guān)系；（2）建立x與y的關(guān)系，預(yù)報回歸模型并計算殘差；（3）利用所得模型，預(yù)報時y的值。解：（1）散點圖如下：12345012341355603101524014916， ， ， 殘差表1234501234135561.62.845.26.4-0.60.21-0.2-0.4（3）當(dāng)時，13、某班級有5名學(xué)生的數(shù)學(xué)和化學(xué)成績?nèi)缦卤硭?，這個班級有位學(xué)生的數(shù)學(xué)成績?yōu)?5分時，你能否預(yù)測出他的化學(xué)成績約為多少？ 學(xué)生學(xué)科ABCDE數(shù)學(xué)成績（x）8876736663化學(xué)成績 (y)786571646112345887673666378657164616864494051834224384377445776532943563969， ， ， 所以當(dāng)數(shù)學(xué)成績是75分時，化學(xué)成績?yōu)?4、某車間為了規(guī)定工時定額，需要確定加工零件所花費的時間，為此做了四次試驗，得到的數(shù)據(jù)如下：零件的個數(shù)x（個）2345加工的時間y（小時）2.5344.5（1）在給定的坐標(biāo)系中畫出表中數(shù)據(jù)的散點圖；（2）求出y關(guān)于x的線性回歸方程， 并在坐標(biāo)中畫出回歸直線；（3）