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文档简介
回归分析的基本思想及其初步应用一、选择题(每小题5分,共25分)1.下列四个命题中正确的是()在线性回归模型中,e是x+预报真实值y的随机误差,它是一个观测的量;残差平方和越小的模型,拟合的效果越好;用r2来刻画回归方程,r2越小,拟合的效果越好;在残差图中,残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明选用的模型比较合适,带状区域宽度越窄,说明拟合精度越高,回归方程的预报精度越高.a.b.c.d.【解析】选b.e是预报变量y的随机误差,故不正确;r2越接近1,拟合的效果越好,故不正确.2.甲、乙、丙、丁4位同学各自对a,b两个变量进行回归分析,分别得到散点图与残差平方和i=1n(yi-)2如表:甲乙丙丁散点图残差平方和115106124103哪位同学的试验结果体现拟合a,b两变量关系的模型拟合精度高?()a.甲b.乙c.丙d.丁【解析】选d.根据线性相关的知识,散点图中各样本点带状分布越均匀,同时保持残差平方和越小,回归分析建立的线性回归模型的拟合效果越好.由试验结果知,丁拟合效果较好些.3.关于残差的叙述正确的是()a.残差就是随机误差b.残差就是方差c.残差都是正数d.残差可以用来判断模型拟合的效果【解析】选d.根据残差的意义及作用知,d正确.4.(2016大连高二检测)在一次试验中,测得(x,y)的4组值分别为a(1,2),b(2,3),c(3,4),d(4,5),则y与x之间的回归直线方程为()a. =x+1b. =x+2c. =2x+1d. =x-1【解析】选a.由已知条件可知x-=52,y-=72,而回归直线必经过样本点的中心52,72,故选项a符合题意.5.(2016济南高二检测)设某大学的女生体重y(单位:kg)与身高x(单位:cm)具有线性相关关系,根据一组样本数据(xi,yi)(i=1,2,n),用最小二乘法建立的回归方程为=0.85x-85.71,则下列结论中不正确的是()a.y与x具有正的线性相关关系b.回归直线过样本点的中心(x-,y-)c.若该大学某女生身高增加1cm,则其体重约增加0.85kgd.若该大学某女生身高为170cm,则可断定其体重必为58.79kg【解题指南】根据线性相关、回归直线、样本点的中心等相关概念判断.【解析】选d.选项具体分析结论ax的系数大于零,正相关正确b由回归直线方程的计算公式=y-x-可知直线l必过点(x-,y-)正确c由一次函数的单调性知,x每增加1cm,体重平均增加0.85kg,是估计变量正确d体重应约为58.79kg,估计变量不正确二、填空题(每小题5分,共15分)6.对于回归方程=257+4.75x,当x=28时,y的估计值是_.【解析】当x=28时,=257+4.7528=390,所以y的估计值为390.答案:3907.若对于变量y与x的10组数据的回归模型中,r2=0.95,又知残差平方和为120.53.那么i=110(yi-y)2=_.【解析】由公式r2=1- 得0.95=1-120.53i=110(yi-y-)2得i=110(yi-y-)2=2410.6.答案:2410.68.面对竞争日益激烈的消费市场,众多商家不断扩大自己的销售市场,以降低生产成本.某白酒酿造企业市场部对该企业9月份的产品销量x(单位:千箱)与单位成本y(单位:元)的资料进行线性回归分析,结果如下:x-=72,y-=71,i=16xi2=79,i=16xiyi=1481. 则销量每增加1000箱,单位成本下降_元.【解析】由题意知=1 481-6727179-6722-1.8182,=71-(-1.8182)7277.36,=-1.8182x+77.36,销量每增加1千箱,则单位成本下降1.8182元.答案:1.8182三、解答题(每小题10分,共20分)9.(2016武汉高二检测)某公司有6名推销员,其工作年限与年推销金额数据如下:推销员编号12345工作年限x(年)35679年推销金额y(万元)23345(1)求年推销金额y关于工作年限x的线性回归方程.(2)若第6名推销员工作年限为11年,试估计他的年推销金额.【解析】(1)设所求的回归方程为=x+,则=i=15(xi-x)(yi-y)i=15(xi-x)2=1020=0.5,=y-x=0.4.所以年推销金额y关于工作年限x的线性回归方程为=0.5x+0.4.(2)当x=11时,=0.511+0.4=5.9(万元),所以可以估计第6名推销员的年推销金额为5.9万元.10.已知某校在一次考试中,5名学生的数学和地理成绩如表:学生的编号i12345数学成绩x8075706560地理成绩y7066686462(1)根据上表,利用最小二乘法,求出y关于x的线性回归方程=x+(其中=0.36).(2)利用(1)中的线性回归方程,试估计数学90分的同学的地理成绩(四舍五入到整数).(3)若从5人中选2人参加数学竞赛,其中1、2号不同时参加的概率是多少?【解析】(1)x=15(80+75+70+65+60)=70,y=15(70+66+68+64+62)=66,=0.36,所以=y-x=40.8,所以y关于x的线性回归方程为=0.36x+40.8.(2)若x=90,则y=0.3690+40.873,即数学90分的同学的地理成绩估计为73分.(3)五人中选两人的不同选法有(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(2,3),(2,4),(2,5),(3,4),(3,5),(4,5)共10种不同选法.其中1,2号不同时参加的有9种,所以1,2号不同时参加的概率p=910.一、选择题(每小题5分,共10分)1.(2016石家庄高二检测)为了研究两个变量x和y之间的线性相关关系,甲、乙两位同学分别独立做了100次和150次试验,并且利用最小二乘法求得回归直线分别为l1,l2.已知两人在试验中发现变量x的观察数据的平均值都是s,变量y的观察数据的平均值都是t.下列说法中正确的是()a. l1和l2有交点(s,t)b. l1与l2相交,但交点不一定是(s,t)c. l1与l2必平行d. l1与l2必重合【解析】选a.由题意知,(s,t)是甲、乙两位同学所做试验的样本点的中心,而回归直线恒过样本点的中心,故a正确.2.在某种新型材料的研制中,试验人员获得了下列一组试验数据,现准备用下列四个函数中的一个近似地表示这些数据的规律,其中最接近的一个是()x1.953.003.945.106.12y0.971.591.982.352.61a.y=2xb.y=log2xc.y=12(x2-1)d.y=2.61cosx【解析】选b.作散点图,从图中观察可知,应为对数函数模型.二、填空题(每小题5分,共10分)3.(2016福州高二检测)某人收集统计近几年来春节期间的平均气温x与某取暖商品销售额y的有关数据(如表):平均气温()-2-3-5-6销售额(万元)20232730根据上述数据,用线性回归的方法,求得销售额y与平均气温x之间的线性回归方程为=x+中系数=-2.4,预测平均气温为-8时,该商品的销售额大约为_万元.【解析】x=-4,y-=25,即这组数据的样本点的中心为(-4,25),将=-2.4代入回归直线方程且回归直线过样本点中心得=15.4.故回归直线方程为=-2.4x+15.4.当x=-8时,=-2.4(-8)+15.4=34.6.答案:34.64.对具有线性相关关系的变量x和y,由测得的一组数据已求得回归直线的斜率为6.5,且恒过(2,3)点,则这条回归直线的方程为_.【解析】由题意知x=2,y=3,=6.5,所以=y-x=3-6.52=-10,即回归直线的方程为=-10+2x.答案:=-10+2x三、解答题5.(10分)(2015全国卷)某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费,需了解年宣传费x(单位:千元)对年销售量y(单位:t)和年利润z(单位:千元)的影响,对近8年的年宣传费xi和年销售量yi(i=1,2,8)数据作了初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值.x-y-w-i=18(xi-x-)2i=18(wi-w-)2i=18(xi-x-)(yi-y-)i=18(wi-w-)(yi-y-)46.65636.8289.81.61 469108.8表中wi=xi,w-=18i=18wi.(1)根据散点图判断,y=a+bx与y=c+dx哪一个适宜作为年销售量y关于年宣传费x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)(2)根据(1)的判断结果及表中数据,建立y关于x的回归方程.(3)已知这种产品的年利润z与x,y的关系为z=0.2y-x.根据(2)的结果回答下列问题:年宣传费x=49时,年销售量及年利润的预报值是多少?年宣传费x为何值时,年利润的预报值最大?附:对于一组数据(u1,v1),(u2,v2),(un,vn),其回归直线v=+u的斜率和截距的最小二乘估计分别为:=i=1n(ui-u-)(vi-v-)i=1n(ui-u-)2,=v-u-.【解析】(1)由散点图的变化趋势可以判断,y=c+dx适宜作为年销售量y关于年宣传费x的回归方程类型.(2)令w=x,先建立y关于w的线性回归方程.由于=i=18(wi-w-)(yi-y-)i=18(wi-w-)2=108.81.6=68,=y-w-=563-686.8=100.6,所以y关于w的线性回归方程为=100.6+68w,因此y关于x的回归方程为=100.6+68x.(3)由(2)知,当x=49时,年销售量y的预报值=100.6+6849=576.6,年利润z的预报值=576.60.2-49=66.32.根据(2)的结果知,年利润z的预报值=0.2(100.6+68x)-x=-x+13.6x+20.12.所以当x=13.62=6.8,即x=46.24时,取得最大值.故年宣传费为46.24千元时,年利润的预报值最大.【补偿训练】(2016济宁高二检测)假定小麦基本苗数x与成熟期有效穗y之间存在相关关系,现测得5组数据如下:x15.025.830.036.644.4y39.442.942.943.149.2 (1)以x为解释变量,y为预报变量作出散点图.(2)求y与x之间的回归方程,对基本苗数56.7预报有效穗.(3)计算各组残差,并计算残差平方和.(4)求r2,说明回归模型的拟合效果.【解析】(1)散点图如图所示:(2)由(1)中的图看出,样本点大致分布在一条直线的附近,有比较好的线性相关关系,因此可以用线性回归方程刻画它们之间的关系.设回归方程为=x+,x-=30.36,y-=43.5,i=15xi2=5101.56,xy=1320.66,x-2=921.7296,i=15xiyi=6746.76.由=i=15x
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