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1、回归分析的基本思想及其初步应用(第二课时)班级: 姓名:_1 在判断两个变量y与x是否相关时,选择了4个不同的模型,它们的相关指数R2分别为:模型1的相关指数R2为0.98,模型2的相关指数R2为0.80,模型3的相关指数R2为0.50,模型4的相关指数R2为0.25.其中拟合效果最好的模型是 ()A模型1 B模型2C模型3 D模型4答案A2 若一组观测值(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)之间满足yibxiaei(i1,2,n),且ei恒为0,则R2为_解析由ei恒为0,知yii,即yii0,故R21101.答案13 已知回归方程,则样本点P(4,271)的残差为_。答案:4 已知
2、线性相关的两变量,的三个样本点A(0,0),B(1,3),C(4,11),若用直线AB作为其预测模型,则点C 的残差是_。答案:,。5 若一组观测值(x1,y1)、(x2,y2)、(xn,yn)之间满足yi=bxi+a+ei (i=1、2. n)若ei恒为0,则R2为 答案:16 已知线性相关的两变量,的三个样本点A(0,0),B(1,3),C(4,11),若用直线AB作为其预测模型,则其相关指数_。答案:,7 现有一个由身高预测体重的回归方程:体重预测值4(磅/英寸)身高130(磅)。其中体重和身高分别以磅和英寸为单位,已知1英寸25 cm,1磅045 kg,则该回归方程应该是_。答案:体重
3、预测值072(kg/ cm)身高585(kg)8某运动员训练次数与成绩之间的数据关系如下: (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R2; (5)试预测该运动员训练47次及55次的成绩(2)39.25,40.875,12 656,iyi13 180,1.041 5,0.003 88,回归方程为1.0415x0.003 88.(3)作残差图如图所示,由图可知,残差点比较均匀地分布在水平带状区域中,说明选用的模型比较合适(4)计算得相关指数R20.985 5,说明了该运动员的成绩的差异有98.55%是由训练次数引起的(5)由上述分析可知,我们可用回归方程1.041 5x0.003 88作为该运动员成绩的预报值将x47和
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