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文档简介
统计案例 第一章 章末归纳总结 第一章 4 按一定规则估计回归方程中的参数 5 得出结果后分析残差图是否有异常 个别数据对应的残差过大 或残差呈现不随机的规律性 等等 若残差存在异常 则应检查数据是否有误 或模型是否合适等 二 独立性检验1 判断两个分类变量之间是否有关系可以通过等高条形图作粗略判断 需要确知所作判断犯错误的概率情况下 可进行独立性检验 独立性检验可以得到较为可靠的结论 2 独立性检验的一般步骤 1 根据样本数据制成2 2列联表 2 根据公式计算k2的值 3 比较k2与临界值的大小关系作统计推断 答案 b 2 已知两个分类变量x与y 它们的可能取值分别为 x1 x2 和 y1 y2 其样本频数分别是a 10 b 21 c d 35 若 x与y有关系 的可信程度为90 则c等于 a 4b 5c 6d 7 答案 b 答案 0 254 5 2014 广东六校联考 某制造商3月生产了一批乒乓球 随机抽取100个进行检查 测得每个球的直径 单位 mm 将数据分组如下表 1 请在上表中补充完成频率分布表 结果保留两位小数 并在上图中画出频率分布直方图 2 若以上述频率作为概率 已知标准乒乓球的直径为40 00mm 试求这批乒乓球的直径误差不超过0 03mm的概率 3 统计方法中 同一组数据常用该组区间的中点值 例如区间 39 99 40 01 的中点值是40 00 作为代表 据此估计这批乒乓球直径的平均值 结果保留两位小数 频率分布直方图如下 2 误差不超过0 03mm 即直径落在 39 97 40 03 范围内 其概率为0 2 0 5 0 2 0 9 3 整体数据的平均值约为39 96 0 10 39 98 0 20 40 00 0 50 40 02 0 20 40 00 mm 回归分析 解析 1 散点图如下图所示 1 年龄 解释变量 和身高 预报变量 之间具有怎样的相关关系 2 如果年龄相差5岁 则身高有多大差异 3 16岁之间 3 如果身高相差20cm 其年龄相差多少 4 计算残差 说明该函数模型能够较好地反映年龄与身高的关系吗 请说明理由 独立性检验 所以我们有97 5 的把握认为该种疾病与饮用不干净水有关 两个样本都能统计得到传染病与饮用不干净水有关
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