3.1回归分析的基本思想及其初步应用

第一章 统计案例3.1回归分析的基本思想及其初步应用 课程标准点探究重难点易混易错点高考考核点通过典型案例的探究，进一步了解回归分析的基本思想、方法及其应用.1了解线性回归模型与函数模型的区别；2.回归模型拟合好坏的刻画相关指数和残差分析.1相关关系与函数关系2线性回归模型与非线性相关模型；3回归模型拟合好坏的刻画.1残差变量的解释；2回归分析的基本思想、方法及其应用.A卷（课堂针对训练一）3.1回归分析的基本思想及其初步应用（1）用心 爱心 专心双基再现1下列现象属于相关关系的是（）A家庭收入越多，消费也越多B圆的半径越大，圆的面积越大C气体体积随温度升高而膨胀，随压力加大而减小D在价格不变的条件下，商品销售量越大销售额也越大2在画两个变量的散点图时，下面叙述正确的是（）A预报变量在轴上，解释变量在轴上B解释变量在轴上，预报变量在轴上C可以选择两个变量中任意一个变量在轴上D可以选择两个变量中任意一个变量在轴上3由一组样本数据，得到回归直线方程，那么下列说法中不正确的是（）A直线必经过点B直线至少经过点，中的一个点C直线的斜率为D直线的纵截距为4作一个两个变量散点图的主要目的是5同一资料，如果将作为自变量，作为因变量，得回归系数；将作为自变量，因变量，得回归系数，则相关系数与的关系是6在利用线性回归模型进行预报时，有以下四种说法：样本数据是来自那个总体，预报时也仅适用于这个总体；线性回归模型具有时效性；建立模型时自变量的取值范围决定了预报时模型的适用范围，通常不能超出太多；在回归模型中，因变量的值不能由自变量的值完全确定.其中说法正确的有.(只填你认为正确说法的序号)变式活学7（教材1.1例1变式）一位母亲记录了她儿子3岁到9岁的身高，数据如下：年龄(岁)3456789身高（cm）94.8104.2108.7117.8124.3130.8139.0由此建立了身高与年龄的回归模型:y=73.93+7.19x，她用这个模型预测儿子10岁时的身高，则下列叙述正确的是（）A她儿子10岁时的身高一定145.83cmB她儿子10岁时的身高在145.83cm 以上C她儿子10岁时的身高在145.83cm 左右D她儿子10岁时的身高在145.83cm 以下8(教材1.1例1变式)从某大学中随机选取8名女大学，其身高与体重的数据如下：编号12345678身高（cm）165165157170175165155170体重（kg）4857505464614359（1）不画散点图判断体重与身高是否具有相关关系；（2）如果体重与身高具有相关关系，求回归直线方程，并预测身高为172cm的女大学生的体重.实践演练9（2006年山东潍坊）在10年期间，一城市居民收入与某种商品的销售额之间的关系如下表所示：第几年城市居民年收入（亿元）某商品的销售（万元）132.225.0231.130.0332.934.0435.837.0537.139.0638.041.0739.042.0843.044.0944.648.01046.051.0（1）画出散点图；（2）如果散点图中各点大致分布在一条直线附近，求与之间的回归直线方程；（3）试预报居民收入50亿元时这种商品的销售额。10假设关于某种设备的使用年限（年）与所支出的维修费用（万元）有如下统计资料：x23456y2.23.85.