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文档简介
3.1回归分析的基本思想及其初步应用第4课时 习题课【学习目标】1、掌握线性回归方程的求法及步骤,了解回归方程中的参数的意义。2、会用残差平方和与相关指数对回归模型拟合度进行评判;【重点难点】重点:1.熟练掌握线性回归方程的求法及步骤; 2.会用残差平方和与相关指数对回归模型拟合度进行评判难点:求线性回归方程【学习过程】一 练习:1、已知回归直线的斜率的估计值是1.23,样本点的中心为(4,5),则回归直线的方程是() A、=1.23x4 B、=1.23x+5 C、=1.23x+0.08 D、=0.08x+1.232、在两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同的模型,它们的相关指数R2如下,其中拟合效果最好的模型是()A、模型1的相关指数R2为0.98 B、模型2的相关指数R2为0.90C、模型3的相关指数R2为0.60 D、模型4的相关指数R2为0.253、设两个变量x和y之间具有线性相关关系,它们的相关系数是,关于的回归直线的回归系数为,回归截距是,那么必有()A、与的符号相同 B、与的符号相同 C、与的符号相反 D、与的符号相反4(2015福建高考)为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系,随机调查了该社区5户家庭,得到如下统计数据表:收入x(万元)8.28.610.011.311.9支出y(万元)6.27.58.08.59.8根据上表可得回归直线方程,其中,.据此估计,该社区一户年收入为15万元家庭的年支出为 ()A11.4万元B11.8万元C12.0万元D12.2万二例题选讲例1(本题满分12分)某地最近十年粮食需求量逐年上升,下表是部分统计数据:年份20082010201220142016需求量(万吨)236246257276286(1)利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程;(2)利用(1)中所求出的直线方程预测该地年的粮食需求量例2某运动员训练次数与成绩之间的数据关系如下:次数x3033353739444650成绩y3034373942464851(1)作出散点图;(2)求出回归方程;(3)作出残差图;(4)计算相关指数;(5)试预测该运动员训练次及次的成绩例3某市垃圾处理厂的垃圾年处理量(单位:千万吨)与资金投入量(单位:千万元)有如下统计数据:2012年2013年2014年2015年2016年资金投入量(千万元)垃圾处理量(千万吨)(1)若从统计的5年中任取2年,求这2年的垃圾处理量至少有一年不低于(千万吨)的概率;(2)由表中数据求得线性回归方程为,该垃圾处理厂计划2017年的垃圾处理量不低于9.0千万吨,现由垃圾处理厂决策部门获悉2017年的资金投入量约为千万元,请你预测2017年能否完成垃圾处理任务,若不能,缺口约为多少千万吨?【当堂检测】1、有下列关系(1)人的年龄与其拥有的财富之间的关系;(2)曲线上的点与该点的坐标之间的关系;(3)苹果的产量与气候之间的关系; (4)学生与他的学号之间的关系;(5)森林中的同一种树木,其断面直径与高度之间的关系。其中有相关关系的是。2、已知x与y之间的一组数据x0123y1357 则y与x的线性回归方程必过点。3在一次对人体脂肪含量和年龄关系的研究中,研究人员获得了一组样本数据:年龄2327394145495053565860脂肪9.517.821.225.927.526.328.229.631.433.535.2通过计算得到回归方程为,利用这个方程,我们得到年龄37岁时体内脂肪含量为,那么数据的意义是()A某人年龄岁,他体内脂肪含量为B某人年龄岁,他体内脂肪含量为的概率最大C某人年龄岁,他体内脂肪含量的期望值为D是对年龄为岁的人群中的大部分人的体内脂肪含量所作出的估计【作业】1、某同学6次考试的数学(x)、语文(y
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