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文档简介
第3讲变量间的相关关系与统计案例
基础知识整企J
□知识梳理
1.变量间的相关关系
(1)常见的两变量之间的关系有两类:一类是函数关系,另一类是相关关系;与函数关系
不同,相关关系是一种非西确定性关系.
(2)从散点图上看,点分布在从左卜角到右上角的区域内,两个变量的这种相关关系称为
国正相关,点分布在左上角到右下角的区域内,两个变量的相关关系为蚂鲤[去.
2.回归方程与回归分析
(1)线性相关关系与回归直线
如果散点图中点的分布从整体上看大致在理二条直线附近,就称这两个变量之间具有线
性相关关系,这条直线叫做回归直线.
(2)回归方程
①最小二乘法:求【可旧直线使得样本数据的点到I可归直线的场距离的平方和最小的方法
叫做最小二乘法.
②回归方程:方程y="+a是两个具有线性相关关系的变量的一组数据(M,乃),(照,
㈤,…,(乂,%)的回归方程,其中a,方是待定数.
rn——n——
£X—xy—y^x>y—nxy
/-I/-I
b=--------------------------------=------------------,
Jn-n
、V2V-22
>.x-x工XLnx
/=1/=!
<a=y—bx.
(3)回归分析
①定义:对具有图相关关系的两个变审进行统计分析的一种常用方法.
②样本点的中心:在具有线性相关关系的数据(汨,J1),(题,次),…,(刘,%)中,x=
1—1————
---Fx0),y=1(y+…+以),a=y—bx,(x,y)称为样本点的中心.
EXLxYi—y
/=1
③相关系数r=/,当r>0时,两变量回正相关;当K0
Atx二T;2
\//=1J=1
时,两变量暨优相关;当IHW1且|不|越接近于1时,相关程度圆越强;当IWW1且|力越接
近于0时,相关程度理越我.
3.独立性检验
(1)独立性检验的有美概念
①分类变量
可用变量的不同“值”表示个体所属的包丕回类别的变量称为分类变量.
②2X2列联表
假设有两个分类变量X和匕它们的取值分别为{川,均和{力,.引,其样本频数列联表(称
为2X2列联表)为
y\Y2总计
X\aba-\rb
X1cdc+d
总计a+cb+da+〃+c+d
(2)独立性检验
利用随机变量一叶〃kF二〃十"(其中为样本容
量)来判断“两个变量有关系”的方法称为独立性检验.
步骤如下:
①计算随机变量/的观测值h杳表确定临界值的
尸(。云娟
h
k。
②如果42篇,就推断“1与V有关系”,这种推断犯错误的概率不超过尸(/2k);否
则,就认为在犯错误的概率不超过户(*2阖的前提下不能推断“X与尸有关系”.
知识拓展
1.求解回归方程的关键是确定a,b,应充分利用回归直线过样本点的中心(x,/).
2.根据回归方程计算的7值,仅是一个预报值,不是真实发生的值.
3.根据片的值可以判断两个分类变量有关的可信程度,若尤越大,则两分类变量有关
的把握越大.
□双基自测
1.下面是一个2X2列联表:
■力总计
X\a2173
X2222547
总计b46120
其中a,。处填的值分别为()
A.94,72B.52,50
C.52,74D.74,52
答案C
解析由a+21=73,得a=52,a+22=〃,得6=74.故选C.
2.甲、乙、丙、丁四位同学各自对从“两个变量的线性相关性做了试验,并用回归分
析方法分别求得相关系数,•与残差平方和m,如卜.表:
甲乙丙T
r
m106115124103
则哪位同学的试验结果体现的A,%两变量有更强的线性相关性()
A.甲B.乙
C.丙D.T
答案D
解析T越大,勿越小,线性相关性越强,故选D.
3.(2022•郑州一中月考)变量才与V相对应的一组数据为据0,1),(11.3,2),(11.8,3),
(12.5,4),(13,5);变量〃与P相对应的一组数据为(10,5),(11.3,4),(11.8,3),(12.5,2),
(13,1).n表示变量产与X之间的线性相关系数,厂2表示变量V与〃之间的线性相关系数,
则()
A.r2<ri<0B.0<r><rj
C.72<0<?-ID.r2=/'i
答案C
解析对于变量y与x而言,['随>的增大而增大,故Y与才正相关,即n>o:对于变
量产与〃而言,【/随〃的指大而减小,故/与〃负相关,即水0.故选C.
4.通过随机询问110名不同的大学生是否爱好某项运动,得到了如下的列联表.参照附
表,能得到的正确结论是(:)
男女总计
爱好402060
不爱好203050
总计6050110
A.有9毁以上的把握认为“爱好该项运动与性别有关”
B.有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别无关”
C.在犯错误的概率不超过0.陶的前提3认为“爱好该项运动与性别有关”
D.在犯错误的概率不超过0.1$的前提下,认为“爱好该项运动与性别无关”
2
附:----T-.---------y-~~—:------------,/7=a+Z?+c+d.
a+bc+da-tcb+d
P(片/)
A-o
答案A
解析由列联表中的数据可得
,故有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别有
ouxouxboxou
关”.故选A.
5.(2021•山西太原模拟)某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表:
广告费用M万元)4235
销售额y(万元)49263954
根据上表可得回归方程y="+a中的据此模型预测广告费用为6万元时销售额约为
________万元.
答案
解析由表可计算
-4+2+34-5-49+26+39+54
x=----4----,------4------=42,
因为点(3.5,42)在回归直线y=bx+a上,且所以42=9.4X3.5+a,解得a=9.1.
故回归方程为yxx=6,得y=65.5.
故预测广告费用为6万元时销售额约为65.5万元.
6.(2021•安徽马鞍山模拟)某企业为了调查其产品在国内和国际市场的发展情况,随机
抽取国内、国外各100名客户代表,了解他们对该企业产品的发展前景所持的态度,得到如
图所示的等高条形图,则(填“能”或“不能”)有99%的把握认为是否持乐观态度
与国内外差异有关.
PG》崎
nad-be~__________
附:*=
a+bc+da+c6+d'
答案能
解析根据题目所给数据得到如下2X2列联表:
乐观不乐观总计
国内代表6040100
国外代表4060100
总计100100200
则片,所以有99驰勺把握认为是否持乐观态度与国内外差
IUUA1UUA1UUA1UU
异有关.
核心号向突破|
精准设计考向,多角度探究突破
考向一两个变量的相关性
角度1相关关系的判断
例1观察下图所示的散点图,其中对两个变量的相关关系判断正确的是()
A.a为正相关,b为负相关c为不相关
B.a为负相关,b为不相关c为正相关
C.a为负相关,b为正相关c为不相关
D.a为正相关,b为不相关,c为负相关
答案D
解析根据散点图,由相关性可知,a中各点分布在从左下角到右上角的区域里,是正
相关;b中各点分布不是带状的,相关性不明确,所以不相关;C中各点分布在从左上角到右
下角的区域里,是负相关.
角度2相关系数的意义
例2(2021•南宁一中期末)某公司为了准确地把握市场,做好产品生产计划,对过去
四年的数据进行整理得到了第*年与年销售量y(单位:万件)之间的关系如下表:
40
30
20
10
I234w年
(1)在图中画出表中数据的散点图;
(2)根据(1)中的散点图拟合y与X的回归模型,并月相关系数加以说明;
⑶建立y关于x的回归方程,预测第5年的销售量约为多少?
参考数据:yi-y:#,E%匕=418.
参考公式:
相关系数
£Xi-x'Ey>—y
xy-y
回归方程y=a^bx的斜率和截距的最小二乘估计分别为b=~
Lx-x
£XiyLnxy
,a=y—bx.
Ex>—nx'
解(1)作出散点图如图:
w万件
40
30.
20
10,
di53i工年
⑵由⑴中的散点图可•知,各点大致分布在•条直线附近,由题中所给表格及参考数据,
「5—69「
得%=5,y=—,£必”=418,E7/—y\E^=30,E(尤一才)(六一y)=£
乙乙/=1/=!J=1
5692
-4A-y=418-4X-X=73,Z^-4%=A/30-4X
T小
十,
EXLXy-y
〜739%6
2.24X32.7
X-xy-y
/=i
・・・y与人说明y与*的线性相关程度相当强,
・•・可以用线性回归模型拟合y与彳的关系.
44
—5—69
(3)由(2),知x=5,y=—,Lx,y,=418,Z#=30,
乙N/=]/=1
Lx:y-4xy•_,_
j=it73,6973o
••b=-i--------------------=-ta=y-bx----------X-=—2.
—bzoz
E4x
/=1
故y关于x的回归方程为y=『-2.
当x=5时,y==X5—2=71,
□
・•・预测第5年的销售量约为71万件.
触类旁通.判断相关关系的两种方法
(1)散点图法:如果所有的样本点都落在某•函数的曲线附近,变量之间就有相关关系.如
果所有的样本点都落在某一直线附近,变量之间就有线性相关关系.
(2)相关系数法:利用相关系数判定,"I越趋近于1相关性越强.
"即时训练L(2021•江西六校联考)对四组数据进行统计,获得如图所示的散点图,
关于其相关系数的比较,正确的是()
35
30
25
2()
15
10
5
05101520253035
相关系数为八相关系数为「2
①②
相关系数为A相关系数为小
③④
A.冰/KO<乃<nB."<冰0<水"
C.r><?2<0<73<riI).Z2<r«<0<ri<n
答案A
解析易知题中图①与图③是正相关,图②与图④是负相关,且图①与图②中的样本点
集中分布在一条直线附近,则r2<r»<0<73<ri.
2.为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每隔30min从该生产线上随机
抽取一个零件,并测量其尺寸(单位:cm).下面是检验员在一天内依次抽取的16个零件的尺
寸:
抽取次序12345678
零件尺寸
抽取次序910111213141516
零件尺寸
经计算得*=+£为,
-x)(2,其中必为抽取的第了个零件的尺寸,7=1,2,16.
(1)求(埼,…,16)的相关系数r,并回答是否可以认为这一天生产的零件
尺寸不随生产过程的进行而系统地变大或变小(若I人则可以认为零件的尺寸不随生产过程的
进行而系统地变大或变小);
(2)一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在(x—3s,x+3s)之外的零件,就认为这条生
产线在这天的生产过程可能出现了异常情况,需对当入的生产过程进行检查.
①从这一天抽检的结果看,是否需对当天的生产过程进行检查?
②在(x—3s,x+3s)之外的数据称为离群值,试剔除离群值,估计这条生产线当天生
产的零件尺寸的均值与标准差.(精确到0.01)
附:样本(为,/)(了=1,2,…的相关系数
ZXLxyt-y
参考数据:■0.008ko.09.
解(1)由样本数据,得(无,力(/=1,2,…,16)的相关系数
”,0.212X标X18.439)^-0.18.
由于k因此可以认为这一天生产的零件尺寸不随生产过程的进行而系统地变大或变小.
(2)①由于X,s,因比由样本数据可以看出抽取的第13个零件的尺寸在(x-3s,x+
3s)以外,因此需对当天的生产过程进行检查.
②剔除离群值,即第13个数据,剩下数据的平均数为微,
10
这条生产线当天生产的零件尺寸的均值的估计值为10.02.
16
k222
/=1
剔除第13个数据,剩下数据的样本方差为
西二
这条生产线当天生产的零件尺寸的标准差的估计值为屈而生0.09.
考向二回归分析
例3在红外线照射下,组织温度升高,毛细血管扩张,血流加快,物质代谢增强,组
织细胞活力及再生能力提高,因此红外线治疗仪对某些疾病的治疗有着很好的作用.某药店
兼营某红外线治疗仪,经过近5个月的营销,对销售状况进行相关数据分析,发现月销售量
与销售价格有关,统计数据如下表:
每台红外线治疗仪的销售价格力元140150160170180
红外线治疗仪的月销售量y/台6455453526
(1)根据表中数据求尸关于X的线性回归方程;
(2)①每台红外线治疗仪的价格为165元时,预测红外线治疗仪的月销售量;(四舍五入
为整数)
②若该红外线治疗仪的成本为120元/台,要使每月获得最大的纯收益,利用⑴中结论,
间每台红外线治疗仪的销售价格应定为多少?(四舍五入,精确到1元)
参考公式:回归方程/="+&
n
ZXLxy,-y'_'_
其中6=------------二-------,a=y—bx.
LXi—x'
i=\
/、-140+150+160+170+180
解⑴x=-----------------------=160,
―64+55+45+35+26
y=5=45,
5—
Z{x-X)2=(140-160)2+(150-160)24-(160-160)2+(170-160)2+(180-160)2=
/-I
1000,
5——
.(M一上)(匕一y)=-20X19—10X104-0X0-1OX10—20X19=—960,
2=1
5——
£XLxy,-y
,_______________________一960
=jZ=looo*
ZXLX2
/=|
:.a=y-bx,
・,关于x的线性回归方程为y『H98.6.
(2)①由(1)知,当x=165时,y=-0.96X165+198.6=40.2=^40,即每台红外线治疗
仪的价格为165元时,红外线治疗仪的月销售量约为40台.
②药店每月获得的纯收益
0(xx+198.6)(A—120)
XX—23832,
・••当*=,2X0.96)七163时,0(%)取得最大值,
即要使每月获得最大的纯收益,每台红外线治疗仪的销售价格应定为163元.
触类旁通.
(1)正确理解计算力,3的公式和准确的计算是求线性回归方程的关键.
(2)回归方程y=8x+a必过样本点中心(x,y).
(3)在分析两个变量的相关关系时,可根据样本数据作出散点图来确定两个变量之间是否
具有相关关系,若具有线性相关关系,则可通过线性回归方程来估计和预测.
(4)对非线性回归分析问题可通过适当的换元转化为线性回归分析问题求解.
r即时训।练,需了解年宣传费>(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年的年宣传费必和年销售量%(=1,2,…,8)数据作了初步处理,得
到下面的数点图及一些统计量的值.
年销
仰血
620
600
580.■
560■•
540.
520
500.•
3436384()424446485()525456
年直传费/千元
、
£(M-
/=1
8_8_E(的-IF),
/=l
E(x-x)2E(w-wY
XW
yJ-17-I>)*
(六一7)
(匕-y)
5631469
-I
表中电H-=~EWi.
⑴根据散点图判断,旷=〃+"与尸=。+八〃哪一个适宜作为年销售量P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与人y的关系为zy—x.根据•(2)的结果回答下列问题:
①年宣传费x=49时,年销售量及年利润的预报值是多少?
②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(s,公,(如⑹,…,(如崂,其回归直线/=」+£U的斜率和
n__
Eu-uv-v_'_
截距的最小二乘估计分别为B=•——,:-------二--------,a=v—Bu.
EULU2
1=1
解(1)由散点图可以判断,y=c+M适宜作为年销售量y关于年宣传费>的回归方程
类型.
⑵令“-W,先建立y关于“,的线性回归方程.
8__
Lw>-w必一y
由于d-------------------=,1.6)=68,
Lw;—w
/-I
c—y—dw,
所以y关于“,的线性回归方程为y=100.6+68必
因此y关于x的回归方程为y=100.6+68,;.
⑶①由⑵知,当x=49时,年销售量y的预报值/=100.6+68m,
年利润z的预报值z=576.6X0.2-49=66.32.
②根据(2)的结果知,年利润z的预报值
z=0.2(100.6+68^/A)—^=—A-\/X+20.12.
所以当、「=,2),即右z取得最大值.
,年利润的预报值最大.
考向三独立性检验
例4(1)党的十九大报告明确提出:在共享经济等领域培育增长点、形成新动能.共享
经济是公众将闲置资源通过社会化平台与他人共享,进而获得收入的经济现象.为考察共享
经济对企业经济活跃度的影响,在四个不同的企业各取两个部门进行共享经济对比试验,根
据四个企业得到的试验数据画出如下四个等高条形图,最能体现共享经济对该部门的发展有
显著效果的图形是()
I)
答案D
解析根据四个选项中的等高条形图可知,选项D中共享与不共享的企业经济活跃度的
差异较大,且最能体现共享经济对该部门的发展有显著效果,故选D.
(2)(2021•全国甲卷)甲、乙两台机床生产同种产品,产品按质量分为一级品和二级品,
为了比较两台机床产品的质量,分别用两台机床各生产了20()件产品,产品的质量情况统计
如下表:
一级品二级品合计
甲机床15050200
乙机床12080200
合计270130400
①甲机床、乙机床生产的产品中一级品的频率分别是多少?
②能否有99$的把握认为甲机床的产品质量与乙机床的产品质量有差异?
附.人----------…die-------
a+bc+da+cb+cl
尸(片2Q
k
解①设甲机床、乙机床生产的产品中一级品的频率分别为%则幺=搭,月=黑
=0.6.
②根据题表中的数据,得
以400X150X80-50X1202400八…
/=----------------------------------------------------=〜109S6
200X200X270X13039
,所以有99%的把握认为甲机床的产品质量与乙机床的产品质量有差异.
触类旁通,
1.比较几个分类变量有关联的可能性大小的方法
(1)通过计算炉的大小判断:/越大,两变最有关联的可能性越大.
(2)通过计算8的大小判断:后公儿1越大,两变量有关联的可能性越大.
(3)通过计算U与均勺大小判断:相差越大,两变后有关联的可能性越大.
2.独立性检验的•般步骤
(1)根据样本数据制成2X2列联表.
(2)根据公式K=————〃:——计算尤的观测值仁
a-\~bc-vaa十cb+d
(3)比较左与临界值的大小关系,作统计推断.
.即时训练4.(2021•南阳市一中第一次目标考试)为考察力,B两种药物预防某疾病
的效果,进行动物实验,分别得到如下等高条形图.根据图中信息,在下列各项中,说法最
佳的一项是()
0.
0.
0.
().
().
0.
().
0.
0.
A.药物8的预防效果优于药物力的预防效果
B.药物力的预防效果优于药物8的预防效果
C.药物4〃对该疾病均有显著的预防效果
D.药物4夕对该疾病均没有预防效果
答案B
解析由题图可得服用药物力的患病比例少于服用药物"的患病比例,而服用药物力的
未患病比例多于服用药物8的未患病比例,所以药物力的预防效果优于药物8的预防效果.故
选B.
5.(2022•广西柳州高三摸底考试)随着我国老龄化进程不断加快,养老将会是未来每个
人要面对的问题,而如何养老则是我国逐渐进入老龄化社会后,整个社会需要回答的问题.为
了调查某地区老年人是否愿意参加个性化社区型医养结合型养老机构,用简单随机抽样方法
从该地区调查了500位老人,结果如下:
I男I女
不愿意参加4030
愿意参加160270
(1)估计该地区老年人中,愿意参加个性化社区型医养结合型养老机构的男性老年人的比
例以及女性老年人的比例:
(2)根据统计数据能有多大的把握认为该地区的老年人是否愿意参加个性化社区型医养
结合型养老机构与性别有关?请说明理由.
参考公式.*=---------------------------------
夕可A六.抵a+bc+db+d
参考数据:
P(片/)
ku
解(1)由统计数据互知愿意参加个性化社区型医养结合型养老机构的男性老年人人数
为160,调查的男性老年人总人数为200,
故愿意参加个性化社区型医养结合型养老机构的男性老年人的比例碟=也
由统计数据可知愿意参加个性化社区型医养结合型养老机构的女性老年人人数为270,
调查的女性老年人总人数为300,
oynq
故愿意参加个性化社区型医养结合型养老机构的女性老年人的比例为诉=h.
<5vU1U
(2)结合列联表的数据计算
2_500义40X270—30X160'
长=70X430X200X300
_3000
=3oT,
所以有99.5%的把握认为该地区的老年人是否愿意参加个性化社区型医养结合型养老机
构与性别有关.
课时作业I
1.为了考察两个变量X和y之间的线性相关性,甲、乙两位同学各自独立地做了100
次和150次试验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为人和匕己知两个人在试验
中发现变量x的观测数据的平均值都是s,变量y的观测数据的平均值都是K那么下列说法
正确的是()
A.♦和上有交点(s,t)
B.4与,2相关,但交点不一定是(s,t)
C.人与心必定平行
D.人与人必定重合
答案A
解析由题意知(s,。)是甲、乙两位同学所做试验的样本点的中心,而线性回归直线恒
过样本点的中心,故选A.
2.某互联网公司借助手机微信平台推广自己的产品,对今年前5个月的月微信推广费用
x与月利润额y(单位:百万元)进行了初步统计,得到下列表格中的数据:
X24568
y304060P70
经计算,月微信推广费用x与月利润额y满足线性回归方程分,则夕的值为()
A.50
C.60D.70
答案A
解析由于回归直线过样本中心点,x=5,代入线性回归方程得誓^
30
解得夕=50.故选A.
3.(2020•全国I卷)某校一个课外学习小组为研究某作物种子的发芽率p和温度x(单
位:℃)的关系,在20个不同的温度条件下进行种子发芽实验,由实验数据(笛,修)(了=1,2,…,
20)得到下面的散点图:
由此散点图,在10℃至40c之间,下面四个回归方程类型中最适宜作为发芽率『和温
度x的回归方程类型的是()
A.y=a+bxB.y=a+bx
C.y=a+be'D.y=a+/Hnx
答案D
解析由散点图可知,实验数据分布在一个对数型曲数图象的附近,因此最适宜作为发
芽率y和温度》的回归方程类型的是y=a+/,ln故选【).
4.以下四个命题:
①在回归分析中,可用相关指数尸的值判断模型的拟合效果,〃越大,模型的拟合效果
越好;
②回归模型中残差是实际值匕与估计值j的差,残差点所在的带状区域宽度越窄,说明
模型拟合精度越高;
③在一组样本数据(小,切),(为2,㈤,…,(居,x\,盟,…,不全相等)的
散点图中,若所有样本点(必,力)(j=1,2,…,力都在直线y=-L+1上,则这组样本数
据的线性相关系数为一看
④对分类变量X与y的随机变量/的观测值在来说,女越小,判断'”与y有关系”的
把握程度越大.
其中真命题的个数为(:)
A.1B.2
C.3I).4
答案B
解析根据相关指数的意义可知①正确:由残差的定义和残差图的绘制可以知道②正确;
相关系数r反映的是两变量之间线性相关程度的
强弱,与回归直线斜率方=无关,因为所有样本点都在直线尸一.
y.XLx
x+l上,所以样本数据的线性相关系数为一1,故③错误;〃的观测值A越小,X与y有关系
的把握程度越小,故④错误.故选B.
5.(2021•山西大同模拟)针对“中学生追星问题”,某校团委对“学生性别和中学生追
星是否有关”作了一次调查,其中女生人数是男生人数的去男生追星的人数占男生人数的看
9
女生追星的人数占女生人数的不若有95%的把握认为是否追星和性别有关,则男生至少有
*5
()
A.11人B.12人
C.18人D.24人
附表及公式:吸+c―月],〃=a+6+,+d
尸(片/)
ko
答案B
解析设男生人数为x,依题意可得2X2列联表如下:
追星不追星总计
X5X
男生
6TX
XX4
女生
362
X3x
总计
2X~2
3Vx5父
3x则x.、为
若有95%的杷樨认为是否追星和性别有关,则凡,即一-—―~8
一・一
22
整数,・•・若有95$的把握认为是否追星和性别有关,则男生至少有12人,故选B.
6.高三年级267位学生参加期末考试,某班37位学生的语文成绩、数学成绩与总成绩
在全年级中的排名情况如图所示,甲、乙、丙为该班三位学生.
从这次考试成绩看,
(1)在甲、乙两人中,其语文成绩名次比其总成绩名次靠前的学生是
(2)在语文和数学两个科目中,丙同学的成绩名次更靠前的科目是________.
答案(1)乙(2)数学
解析(1)由图分析,甲的语文成绩名次比其总成绩名次靠后,乙的语文成绩名次比其总
成绩名次靠前,故填乙.
(2)根据内在两个图中对应的点的纵坐标,观察易得,丙同学成绩名次更靠前的科目是数
学.
7.某数学老师身高176cm,他爷爷、父亲和儿子的身高分别是173cm、,该老师用线性
回归分析的方法预测他孙子的身高约为cm.
.'XLxyi-y
f=l——
b=-----------------------,a=y—bx
2
XXi二
\a7
答案185
解析设父亲身高为xcm,儿子身高为ycm,则
X173170176
y170176182
x=173,y=176,
OX-6+-3X04-3X6
b=OS-94-9=b
a=y-bA-=176-1X173=3,
所以y=x+3,当x=182H、J,y=185.
8.(2022•北京海淀模拟)如图是某地区2004年至202()年环境基础设施投资额y(单位:
亿元)的折线图.
掰
拉B
2
40()
2*()
2(
1X
1)铠
1
1
41()
2()
(
X
)
XO
6()
4()
2()
为了预测该地区2022年的环境基础设施投资额,建立了y与时间变量I的两个线性回归
模型.根据2004年至2020年的数据(时间变量[的值依次为1,2,…,17)建立模型①:yt;
根据2014年至2020年的数据(时间变量[的值依次为1,2,…,7)建立模型②:yt.
利用这两个模型,该地区2022年的环境基础设施投资额的预测值分别为一
;并且可以判断利用模型_______得到的预测值更可靠.
答案226.1(亿元)256.5(亿元)②
解析①y=-30.4+13.5X19=226.1(亿元),
②y=99+17.5X9=256.5(亿元);
当年份为2020时,对于模型①:£=17,
y=-30.4+13.5X17=199.1(亿元),
对于模型②:1=7,
y=99+17.5X7=221.5(亿元),所以②的准确度较高,①偏差较大,所以选择模型②
得到的预测值更可靠.
9.某媒体为调查喜欢娱乐节目力是否与观众性别有关,随机抽取了3
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