高中数学线性回归方程讲解练习题

高中数学线性回归方程讲解练习题
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教学步骤及教学内容

线性回归方程

(参考公式:b=

i=1

n

x i y i-n x y

i=1

n

x2i-n x2

,a=y-b x)

1.实验测得四组(x,y)的值为(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),则y与x之间的回归直线方程为()

A.y

^

=x+1 B.y

^

=x+2 C.y

^

=2x+1 D.y

^

=x-1

2.在比较两个模型的拟合效果时,甲、乙两个模型的相关指数R2的值分别约为0.96和0.85,则拟合效果好的模型是()

A.甲B.乙C.甲、乙相同D.不确定

3.某化工厂为预测产品的回收率y,需要研究它和原料有效成分含量x之间的相关关系,现取8对观测值,计算,得∑

8

i=1

x i=52,∑

8

i=1

y i=228,∑

8

i=1

x2i=478,∑

8

i=1

x i y i=1849,则其线性回归方程为()

A.y

^

=11.47+2.62x B.y

^

=-11.47+2.62x

C.y

^

=2.62+11.47x D.y

^

=11.47-2.62x

4.下表是某厂1~4月份用水量(单位:百吨)的一组数据:

月份x 123 4

用水量y 4.543 2.5

由散点图可知,用水量y与月份x之间有较好的线性相关关系,其线性回归直线方程是y

^

=-0.7x+a,则a等于______.

5.某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此作了四次试验,得到的数据如下:

零件的个数x (个) 2 3 4 5 加工的时间y (小时)

2.5

3

4

4.5

(1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图;

(2)求出y 关于x 的线性回归方程y ^

=bx +a ,并在坐标系中画出回归直线; (3)试预测加工10个零件需要多少小时?

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2013 年_月 _日 (第_ 次)

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线性回归分析练习题

§1 回归分析 1.1 回归分析 1.2 相关系数 一、基础过关 1.下列变量之间的关系是函数关系的是( ) A.已知二次函数y=ax2+bx+c,其中a,c是已知常数,取b为自变量,因变量是这个函数的判别式Δ=b2-4ac B.光照时间和果树亩产量 C.降雪量和交通事故发生率 D.每亩施用肥料量和粮食产量 2.在以下四个散点图中, 其中适用于作线性回归的散点图为( ) A.①②B.①③C.②③D.③④ 3.下列变量中,属于负相关的是( ) A.收入增加,储蓄额增加 B.产量增加,生产费用增加 C.收入增加,支出增加 D.价格下降,消费增加

4.已知对一组观察值(x i,y i)作出散点图后确定具有线性相关关系,若对于y=bx+a,求得b=0.51,x= 61.75,y=38.14,则线性回归方程为( ) A.y=0.51x+6.65 B.y=6.65x+0.51 C.y=0.51x+42.30 D.y=42.30x+0.51 5.对于回归分析,下列说法错误的是( ) A.在回归分析中,变量间的关系若是非确定关系,那么因变量不能由自变量唯一确定 B.线性相关系数可以是正的,也可以是负的 C.回归分析中,如果r2=1,说明x与y之间完全相关 D.样本相关系数r∈(-1,1) 6.下表是x和y之间的一组数据,则y关于x的回归方程必过( ) A.点(2,3) B C.点(2.5,4) D.点(2.5,5) 7.若线性回归方程中的回归系数b=0,则相关系数r=________. 二、能力提升 8.某医院用光电比色计检验尿汞时,得尿汞含量(mg/L)与消光系数计数的结果如下: 若y与x 9.若施化肥量x(kg)与小麦产量y(kg)之间的线性回归方程为y=250+4x,当施化肥量为50 kg时,预计小麦产量为________ kg. 10.某车间为了规定工时定额,需确定加工零件所花费的时间,为此做了4次试验,得到的数据如下:

线性回归方程高考题讲解

线性回归方程高考题讲解

线性回归方程高考题 1、下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)的几组对照数据: 3 4 5 6 2.5 3 4 4.5 (1)请画出上表数据的散点图; (2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程; (3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤? (参考数值:)

2、假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元)统计数据如下: 使用年限x 2 3 4 5 6 维修费用y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0 若有数据知y对x呈线性相关关系.求: (1) 填出下图表并求出线性回归方程=bx+a的回归系数,; 序号x y xy x2 1 2 2.2 2 3 3.8 3 4 5.5 4 5 6.5 5 6 7.0 ∑ (2) 估计使用10年时,维修费用是多少.

3、某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此作了四实试验,得到的数据如下: 零件的个数x(个) 2 3 4 5 加工的时间y(小时) 2.5 3 4 4.5 (1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图; (2)求出y关于x的线性回归方程,并在坐标系中画出回归直线; (3)试预测加工10个零件需要多少时间? (注:

4、某服装店经营的某种服装,在某周内获纯利(元)与该周每天销售这种服装件数之间的一组数据关系如下表: 3 4 5 6 7 8 9 66 69 73 81 89 90 91 已知:. (Ⅰ)画出散点图; (1I)求纯利与每天销售件数之间的回归直线方程. 5、某种产品的广告费用支出与销售额之间有如下的对应数据: 2 4 5 6 8 30 40 60 50 70 (1)画出散点图: (2)求回归直线方程;

(完整word版)线性回归方程高考题

线性回归方程高考题 1、下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)的几组对照数据: 3 4 5 6 2.5 3 4 4.5 (1)请画出上表数据的散点图; (2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程; (3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤? (参考数值:) 2、假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元)统计数据如下: 使用年限x 2 3 4 5 6 维修费用y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0 若有数据知y对x呈线性相关关系.求: (1) 填出下图表并求出线性回归方程=bx+a的回归系数,; 序号x y xy x2 1 2 2.2 2 3 3.8 3 4 5.5 4 5 6.5 5 6 7.0 ∑ (2) 估计使用10年时,维修费用是多少.

3、某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此作了四实试验,得到的数据如下: 零件的个数x(个) 2 3 4 5 加工的时间y(小时) 2.5 3 4 4.5 (1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图; (2)求出y关于x的线性回归方程,并在坐标系中画出回归直线; (3)试预测加工10个零件需要多少时间? (注: 4、某服装店经营的某种服装,在某周内获纯利(元)与该周每天销售这种服装件数之间的一组数据关系如下表: 3 4 5 6 7 8 9 66 69 73 81 89 90 91 已知:. (Ⅰ)画出散点图;

线性回归方程高考题

线性回归方程高考题 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

线性回归方程高考题 1、下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)的几组对照数据: 3 4 5 6 3 4 (1)请画出上表数据的散点图; (2)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出关于的线性回归方程;(3)已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨标准煤.试根据(2)求出的线性回归方程,预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤(参考数值:) 2、假设关于某设备的使用年限x和所支出的维修费用y(万元)统计数据如下: 使用年限x 2 3 4 5 6 维修费用y 若有数据知y对x呈线性相关关系.求: (1) 填出下图表并求出线性回归方程=bx+a的回归系数,; 序号x y xy x2 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 ∑

(2) 估计使用10年时,维修费用是多少. 3、某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此作了四实试验,得到的数据如下: 零件的个数x(个) 2 3 4 5 加工的时间y(小时) 3 4 (1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图; (2)求出y关于x的线性回归方程,并在坐标系中画出回归直线;(3)试预测加工10个零件需要多少时间 (注: 4、某服装店经营的某种服装,在某周内获纯利(元)与该周每天销售这种服装件数之间的一组数据关系如下表: 3 4 5 6 7 8 9 66 69 73 81 89 90 91 已知:. (Ⅰ)画出散点图; (1I)求纯利与每天销售件数之间的回归直线方程. 5、某种产品的广告费用支出与销售额之间有如下的对应数据:

高二线性回归方程试题及答案

回归直线方程 1、某公司为了解广告投入对销售收益的影响,在若干地区各投入万元广告费用,并将各地的销售收益绘制成频率分布直方图(如图所示).由于工作人员操作失误,横轴的数据丢失,但可以确定横轴是从开始计数的. [附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为 .] (1)根据频率分布直方图计算图中各小长方形的宽度; (2)试估计该公司投入万元广告费用之后,对应销售收益的平均值(以各组的区间中点值代表该组的取值); (3)该公司按照类似的研究方法,测得另外一些数据,并整理得到下表: 由表中的数据显示,与之间存在着线性相关关系,请将(2)的结果填入空白栏,并求出关于的回归直线方程. 401 22 1???,n i i i n i i x y nx y b a y bx x nx ==-==--∑∑4x y y x

2、某校在规划课程设置方案的调研中,随机抽取160名理科学生,想调查男生、女生对“坐标系与参数方程”与“不等式选讲”这两道题的选择倾向性,调研中发现选择“坐标系与参数方程”的男生人数与选择“不等式选讲”的总人数相等,且选择“坐标系与参数方程”的女生人数比选择“不等式选讲”的女生人数多25人,根据调 ()完成列联表,并判断在犯错误的概率不超过的前提下,能否认为选题与性 别有关. (Ⅱ)按照分层抽样的方法,从选择“坐标系与参数方程”与选择“不等式选讲”的学生中 共抽取8人进行问卷.若从这8人中任选3人,记选择“坐标系与参数方程”与选择“不等式选讲”的人数的差为,求的分布列及数学期望. 附: ,其中. ξξE ξ()()()()() 2 2n ad bc K a b c d a c b d -=++++n a b c d =+++

(完整)高中数学知识点:线性回归方程,推荐文档

高中数学知识点:线性回归方程 1.回归直线方程 (1)回归直线:观察散点图的特征,发现各个大致分布在通过散点图中心的一条直线附近。如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们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。求出的回归直线方程简称回归方程。 2.回归直线方程的求法 设与n 个观测点(,i i x y )()1,2,,i n =???最接近的直线方程为$ ,y bx a =+,其中a 、b 是待定系数. 则$,(1,2,,)i i y bx a i n =+=L .于是得到各个偏差 μ(),(1,2,,)i i i i y y y bx a i n -=-+=L . 显见,偏差$i i y y -的符号有正有负,若将它们相加会造成相互抵 消,所以它们的和不能代表几个点与相应直线在整体上的接近程度,故采用n 个偏差的平方和. 2222211)()()(a bx y a bx y a bx y Q n n --++--+--=Λ 表示n 个点与相应直线在整体上的接近程度. 记21()n i i i Q y bx a ==--∑. 上述式子展开后,是一个关于a 、b 的二次多项式,应用配方法,可求出使Q 为最小值时的a 、b 的值.即 1122211()()()n n i i i i i i n n i i i i x x y y x y nx y b x x x nx a y bx ====?---??==??--??=-??∑∑∑∑, ∑==n i i x n x 11,∑==n i i y n y 11

相应的直线叫做回归直线,对两个变量所进行的上述统计分析叫做回归分析 上述求回归直线的方法是使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法,叫做最小二乘法。 要点诠释: 1.对回归直线方程只要求会运用它进行具体计算a、b,求出回归直线方程即可.不要求掌握回归直线方程的推导过程. 2.求回归直线方程,首先应注意到,只有在散点图大致呈线性时,求出的回归直线方程才有实标意义.否则,求出的回归直线方程毫无意义.因此,对一组数据作线性回归分析时,应先看其散点图是否成线性. 3.求回归直线方程,关键在于正确地求出系数a、b,由于求a、b的计算量较大,计算时仔细谨慎、分层进行,避免因计算产生失误. 4.回归直线方程在现实生活与生产中有广泛的应用.应用回归直线方程可以把非确定性问题转化成确定性问题,把“无序”变为“有序”,并对情况进行估测、补充.因此,学过回归直线方程以后,应增强学生应用回归直线方程解决相关实际问题的意识.

线性回归习题

线性回归习题 Company number:【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

第9章一元线性回归练习题 一.选择题 1.具有相关关系的两个变量的特点是() A.一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定 B.一个变量的取值由另一个变量唯一确定 C.一个变量的取值增大时另一个变量的取值也一定增大 D.一个变量的取值增大时另一个变量的取值肯定变小 2.下面的各问题中,哪个不是相关分析要解决的问题 A.判断变量之间是否存在关系B.判断一个变量数值的变化对另一个变量的影响 C.描述变量之间的关系强度 D.判断样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系 3.根据下面的散点图,可以判断两个变量之间存在() A.正线性相关关系 B. 负线性相关关系 C. 非线性关系 D. 函数关系 4.下面的陈述哪一个是错误的() A. 相关系数是度量两个变量之间线性关系强度的统计量 B.相关系数是一个随机变量 C.相关系数的绝对值不会大于1 D.相关系数不会取负值 5.根据你的判断,下面的相关系数取值哪一个是错误的() A. B. 0.78 C. D. 0 6.如果相关系数r=0,则表明两个变量之间() A.相关程度很低 B. 不存在任何关系

C .不存在线性相关关系 D.存在非线性关系 7. 下列不属于相关关系的现象是( ) A.银行的年利息率与贷款总额 B.居民收入与储蓄存款 C.电视机的产量与鸡蛋产量 D.某种商品的销售额与销售价格 8.设产品产量与产品单位成本之间的线性相关系数为,这说明二者之间存在着( ) A. 高度相关 B.中度相关 C.低度相关 D.极弱相关 9.在回归分析中,被预测或被解释的变量称为( ) A.自变量 B.因变量 C.随机变量 D.非随机变量 10. 对两变量的散点图拟合最好的回归线,必须满足一个基本的条件是( ) A. 2?()y y ∑-最小 B. 2)(?y y ∑-最大 C.2?()y y ∑-最大 D. 2)(?y y ∑-最小 11. 下列哪个不属于一元回归中的基本假定( ) A.误差项i ε服从正态分布 B. 对于所有的X ,方差都相同 C. 误差项i ε相互独立 D. 0)?=-i i y y E ( 12.如果两个变量之间存在着负相关,指出下列回归方程中哪个肯定有误( ) A.x y 75.025?-= B. x y 86.0120?+-= C. x y 5.2200?-= D. x y 74.034?--= 13.对不同年份的产品成本拟合的直线方程为,75.1280?x y -=y 表示产品成本,x 表示不同年份,则可知( ) A.时间每增加一个单位,产品成本平均增加个单位 B. 时间每增加一个单位,产品成本平均下降个单位 C.产品成本每变动一个单位,平均需要年时间 D. 产品成本每减少一个单位,平均需要年时间

线性回归练习题资料

线性回归练习 一、选择题 1.下列两个变量之间的关系中,哪个是函数关系 ( ) A.学生的性别与他的数学成绩 B.人的工作环境与健康状况 C.女儿的身高与父亲的身高 D. 正三角形的边长与面积 2.从某大学随机选取8名女大学生,其身高x (cm)和体重y (kg)的回归方程为 ?0.84985.712y x =-,则身高172cm 的女大学生,由回归方程可以预报其体重 ( ) A.为6 0.316kg B. 约为6 0.316kg C.大于6 0.316kg D.小于6 0.316kg 3. 工人月工资(元)依劳动生产率(千元)变化的回归直线方程为?160180y x =+,下列判断正确的是 ( ) A .劳动生产率为1000元时,工资为340元 B .劳动生产率提高1000元时,工资提高180元 C .劳动生产率提高1000元时,工资平均提高180元 D.工资为520元时,劳动生产率为2000元 4.由右表可计算出变量,x y 的线性回归方程为( ) A. ?0.350.15y x =-+ B. ?0.350.25y x =-+ C. ?0.350.15y x =+ D. ?0.350.25y x =+ 二、填空题 5.下列说法中正确的是 (填序号) ①回归分析就是研究两个相关事件的独立性;②回归模型都是确定性的函数;③回归模型都是线性的;④回归分析的第一步是画散点图或求相关系数r ;⑤回归分析就是通过分析、判断,确定相关变量之间的内在的关系的一种统计方法. 6.三点()3,10,(7,20),(11,24)的线性回归方程是 三、解答 [2016高考新课标Ⅲ文数]下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量(单位:亿吨)的折线图 x 5 4 3 2 1 y 2 1.5 1 1 0.5

高中数学线性回归方程检测试题(附答案)

高中数学线性回归方程检测试题(附答案) 高中苏教数学③ 2. 4线性回归方程测试题 一、选择题 1.下列关系属于线性负相关的是() A.父母的身高与子女身高的关系 B.身高与手长 C.吸烟与健康的关系 D.数学成绩与物理成绩的关系 答案:C 2.由一组数据得到的回归直线方程,那么下面说法不正确的是() A.直线必经过点 B.直线至少经过点中的一个点 C.直线 a的斜率为 D.直线和各点的总离差平方和是该坐标平面上所有直线与这些点的离差平方和中最小的直线 答案:B 3.实验测得四组的值为,则y与x之间的回归直线方程为() A.B. C.D.

答案:A 4.为了考查两个变量x和y之间的线性关系,甲、乙两位同学各自独立作了10次和15次试验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为l1,l2,已知两人所得的试验数据中,变量x和y的数据的平均值都相等,且分别是,那么下列说法正确的是() A.直线和一定有公共点 B.直线和相交,但交点不一定是 C.必有直线 D.和必定重合 答案:A 二、填空题 5.有下列关系: (1)人的年龄与他(她)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)森林中的同一种树木,其断面直径与高度之间的关系(5)学生与他(她)的学号之间的关系 其中,具有相关关系的是. 答案:(1)(3)(4) 6.对具有相关关系的两个变量进行的方法叫做回归分析.用直角坐标系中的坐标分别表示具有的两个变量,将数据表

中的各对数据在直角坐标系中描点得到的表示具有相关关 系的两个变量的一组数据的图形,叫做. 答案:统计分析;相关关系;散点图 7.将一组数据同时减去3.1,得到一组新数据,若原数据的平均数、方差分别为,则新数据的平均数是,方差是,标准差是. 答案:;; 8.已知回归直线方程为,则可估计x与y增长速度之比约为. 答案: 三、解答题 9.某商店统计了近6个月某商品的进价x与售价y(单位:元)的对应数据如下: 3 5 2 8 9 12 4 6 3 9 12 14 求y对x的回归直线方程. 解:,, 回归直线方程为. 10.已知10只狗的血球体积及红血球的测量值如下: 45 42 46 48 42 6.53 6.30 9.25 7.580 6.99 35 58 40 39 50

第10章 简单线性回归分析思考与练习参考答案

第10章 简单线性回归分析 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1.如果两样本的相关系数21r r =,样本量21n n =,那么( D )。 A. 回归系数21b b = B .回归系数12b b < C. 回归系数21b b > D .t 统计量11r b t t = E. 以上均错 2.如果相关系数r =1,则一定有( C )。 A .总SS =残差SS B .残差SS =回归 SS C .总SS =回归SS D .总SS >回归SS E. 回归MS =残差MS 3.记ρ为总体相关系数,r 为样本相关系数,b 为样本回归系数,下列( D )正确。 A .ρ=0时,r =0 B .|r |>0时,b >0 C .r >0时,b <0 D .r <0时,b <0 E. |r |=1时,b =1 4.如果相关系数r =0,则一定有( D )。 A .简单线性回归的截距等于0 B .简单线性回归的截距等于Y 或X C .简单线性回归的残差SS 等于0 D .简单线性回归的残差SS 等于SS 总 E .简单线性回归的总SS 等于0 5.用最小二乘法确定直线回归方程的含义是( B )。 A .各观测点距直线的纵向距离相等 B .各观测点距直线的纵向距离平方和最小 C .各观测点距直线的垂直距离相等 D .各观测点距直线的垂直距离平方和最小 E .各观测点距直线的纵向距离等于零 二、思考题 1.简述简单线性回归分析的基本步骤。 答:① 绘制散点图,考察是否有线性趋势及可疑的异常点;② 估计回归系数;③ 对总体回归系数或回归方程进行假设检验;④ 列出回归方程,绘制回归直线;⑤ 统计应用。 2.简述线性回归分析与线性相关的区别与联系。 答:区别:

高中数学《线性回归方程》教案

线性回归方程 教学目标: (1)了解非确定性关系中两个变量的统计方法; (2)掌握散点图的画法及在统计中的作用; (3)掌握回归直线方程的实际应用。 教学重点: 线性回归方程的求解。 教学难点: 回归直线方程在现实生活与生产中的应用。 教学过程: 一、复习练习 1.下例说法不正确的是( B ) A.在线性回归分析中,x 和y 都是变量; B.变量之间的关系若是非确定关系,那么x 不能由y 唯一确定; C.由两个变量所对应的散点图,可判断变量之间有无相关关系; D.相关关系是一种非确定性关系. 2.已知回归方程81.05.0?-=x y ,则x =25时, y 的估计值为__11.69____. 3.三点)24,11(),20,7(),10,3(的线性回归方程是 ( D ) A x y 75.175.1?-= B x y 75.575.1? += C x y 75.575.1?-= D x y 75.175.1?+= 4.我们考虑两个表示变量x 与y 之间的关系的模型,δ为误差项,模型如下: 模型1:x y 46+=:;模型2:e x y ++=46. (1)如果1,3==e x ,分别求两个模型中y 的值; (2)分别说明以上两个模型是确定性模型还是随机模型. 解 (1)模型1:y=6+4x=6+4×3=18; 模型2:y=6+4x+e=6+4×3+1=19. (2)模型1中相同的x 值一定得到相同的y 值.所以是确定性模型;模型2中相同的x 值,因 δ不同,且δ为误差项是随机的,所以模型2是随机性模型。 二、典例分析 例1、一个车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间.为此进行了10次试验,测得数据如下:

线性回归方程练习题2

线性归划练习 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.y∧=1.23x+4 B. y∧=1.23x+5 C. y∧=1.23x+0.08 D. y∧=0.08x+1.23 2.某产品的广告费支出x(单位:百万元)与销售额y(单位:百万元)之间有如下数据: x 2 4 5 6 8 y 30 40 60 50 70 (1)画出散点图. (2)求y关于x的回归直线方程. (3)预测广告费为9百万元时的销售额是多少?(12分) 3、依据表 P(K2≥k)0.50 0.40 0.25 0.15 0.10 0.05 0.025 0.010 0.005 0.001 k 0.455 0.708 1.323 2.072 2.706 3.841 5.024 6.635 7.879 10.828 下列选项中,哪一个样本所得的k值没有充分的证据显示“X与Y有关系”()A)k=6.665 B)k=3.765 C)k=2.710 D)k=2.700 4、若在散点图中所有的样本点都在一条直线上,那么解释变量和预报变量之间的相关系数是() A)—1 B)0 C)1 D)2 5.在线性回归模型中,以下哪些量的变化表示回归的效果越好() A)总偏差平方和越小; B)残差平方和越小; C)回归平方和越大; D)相关指数R2越大 6、 在进行回归分析时,预报变量的变化由()决定 A)解释变量; B)残差变量; C)解释变量与残差变量; D)都不是 7、14.已知x与y之间的一组数据如下,则y与x的线性回归方程为y=bx+a必过点。 x 0 1 2 3 y 1 3 5 7

(完整版)线性回归方程-刷题训练

线性回归方程同步练习题(文科) 1.某化工厂为预测产品的回收率y ,需要研究它和原料有效成分含量x 之间的相关关系,现取8对观测值, 计算,得∑8 i =1 x i =52,∑8 i =1y i =228,∑8 i =1x 2 i =478,∑8 i =1x i y i =1849,则其线性回归方程为( A ) A.y ^ =11.47+2.62x B.y ^ =-11.47+2.62x C.y ^ =2.62+11.47x D.y ^ =11.47-2.62x 解析 利用回归系数公式计算可得a =11.47,b =2.62,故y ^ =11.47+2.62x . 2.已知x 与y 之间的一组数据: x 0 1 2 3 y 1 3 5 7 则y 对x 的线性回归方程y =bx +A. (2,2) B. (1.5,3.5) C. (1,2) D. (1.5,4) 3. 设回归直线方程为y =2-1.5x ,若变量x 增加1个单位,则( C ). A. y 平均增加1.5个单位 B. y 平均增加2个单位 C. y 平均减少1.5个单位 D. y 平均减少2个单位 4.已知回归方程为y ?=0.50x-0.81,则x=25时,y ?的估计值为 .答案 11.69 5.下表是某厂1~4月份用水量月份x 1 2 3 4 用水量y 4.5 4 3 2.5 由散点图可知,用水量y 与月份x 之间有较好的线性相关关系,其线性回归直线方程是y ^ =-0.7x +a ,则a 等于______. 解析 x =2.5,y =3.5,∵回归直线方程过定点(x ,y ),∴3.5=-0.7×2.5+a .∴a =5.25. 6.某服装商场为了了解毛衣的月销售量y (件)与月平均气温x (℃)之间的关系,随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温,其数据如下表: 月平均气温x (℃) 17 13 8 2 月销售量y (件) 24 33 40 55 由表中数据算出线性回归方程y ^ =bx +a 中的b ≈-2,气象部门预测下个月的平均气温约为6℃,据此估计, 该商场下个月毛衣的销售量约为________件. 答案 46解析 由所提供数据可计算得出x =10,y =38,又b ≈-2代入公式a =y -b x 可得a =58, 即线性回归方程y ^ =-2x +58,将x =6代入可得. 7.正常情况下,年龄在18岁到38岁的人们,体重y (kg )依身高x (cm )的回归方程为y=0.72x-58.5。 张红红同学不胖不瘦,身高1米78,他的体重应在 69.66 kg 左右。 8.观察下列散点图,则①正相关;②负相关;③不相关.它们的排列顺序与图形对应顺序是 . 答案 a,c,b 9.三点(3,10),(7,20),(11,24)的回归方程是 .答案 y ?=1.75x+5.75 10.使用年限x 2 3 4 5 6 维修费用y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0

高中数学选修3统计案例之线性回归方程习题课

1.相关关系的分类 从散点图上看,点散布在从左下角到右上角的区域内,对于两个变量的这种相关关系,我们将它称为正相关;点散布在从左上角到右下角的区域内,两个变量的这种相关关系称为负相关. 2.线性相关 从散点图上看,如果这些点从整体上看大致分布在一条直线附近,则称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫回归直线.3.回归方程 (1)最小二乘法:使得样本数据的点到回归直线的距离平方和最小的方法叫最小二乘法.(2)回归方程:两个具有线性相关关系的变量的一组数据:(x1,y1),(x2,y2),…,(x n,y n),其回归方程为y^=b^x+a^,则b^,a^

其中,b是回归方程的斜率,a是在y轴上的截距. 4.样本相关系数 r= ∑ i=1 n (x i-x)(y i-y) ∑ i=1 n (x i-x)2∑ i=1 n (y i-y)2 ,用它来衡 量两个变量间的线性相关关系. (1)当r>0时,表明两个变量正相关; (2)当r<0时,表明两个变量负相关; (3)r的绝对值越接近1,表明两个变量的线性相关性越强;r的绝对值越接近于0,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常当|r|>0.75时,认为两个变量有很强的线性相关关系. 5.线性回归模型

(1)y=bx+a+e中,a、b称为模型的未知参数;e称为随机误差. (2)相关指数 用相关指数R2来刻画回归的效果,其计算公式是:R2=,R2的值越大,说明残差平方和越小,也就是说模型的拟合效果越好.在线性回归模型中,R2表示解释变量对预报变量变化的贡献率,R2越接近于1,表示回归效果越好. 规律 (1)函数关系是一种确定的关系,相关关系是一种非确定的关系.事实上,函数关系是两个非随机变量的关系,而相关关系是非随机变量与随机变量的关系. 注意

线性回归分析资料报告练习题

§1回归分析 一、基础过关 1.下列变量之间的关系是函数关系的是() A.已知二次函数y=ax2+bx+c,其中a,c是已知常数,取b为自变量,因变量是这个函数的判别式Δ=b2-4ac B.光照时间和果树亩产量 C.降雪量和交通事故发生率 D.每亩施用肥料量和粮食产量 2.在以下四个散点图中, 其中适用于作线性回归的散点图为() A.①②B.①③C.②③D.③④ 3.下列变量中,属于负相关的是() A.收入增加,储蓄额增加B.产量增加,生产费用增加 C.收入增加,支出增加D.价格下降,消费增加 4.已知对一组观察值(x i,y i)作出散点图后确定具有线性相关关系,若对于y=bx+a,求得b=0.51,x=61.75,y=38.14,则线性回归方程为 A.y=0.51x+6.65 B.y=6.65x+0.51 C.y=0.51x+42.30 D.y=42.30x+0.51 5.对于回归分析,下列说法错误的是() A.在回归分析中,变量间的关系若是非确定关系,那么因变量不能由

自变量唯一确定 B.线性相关系数可以是正的,也可以是负的 C.回归分析中,如果r2=1,说明x与y之间完全相关 D.样本相关系数r∈(-1,1) 6.下表是x和y之间的一组数据,则y关于x的回归方程必过() Array A.点(2,3) B.点(1.5,4) C.点(2.5,4) D.点(2.5,5) 7.若线性回归方程中的回归系数b=0,则相关系数r=________. 二、能力提升 8.若施化肥量x(kg)与小麦产量y(kg)之间的线性回归方程为y=250+4x,当施化肥量为50 kg时,预计小麦产量为________ kg. 9.某车间为了规定工时定额,需确定加工零件所花费的时间,为此做了4 次试验,得到的数据如下: 若加工时间y (1)求加工时间与零件个数的线性回归方程; (2)试预报加工10个零件需要的时间.

高中数学线性回归方程讲解练习题

教学步骤及教学内容 线性回归方程 (参考公式:b= ∑ i=1 n x i y i-n x y ∑ i=1 n x2i-n x2 ,a=y-b x) 1.实验测得四组(x,y)的值为(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),则y与x之间的回归直线方程为() A.y ^ =x+1 B.y ^ =x+2 C.y ^ =2x+1 D.y ^ =x-1 2.在比较两个模型的拟合效果时,甲、乙两个模型的相关指数R2的值分别约为0.96和0.85,则拟合效果好的模型是() A.甲B.乙C.甲、乙相同D.不确定 3.某化工厂为预测产品的回收率y,需要研究它和原料有效成分含量x之间的相关关系,现取8对观测值,计算,得∑ 8 i=1 x i=52,∑ 8 i=1 y i=228,∑ 8 i=1 x2i=478,∑ 8 i=1 x i y i=1849,则其线性回归方程为() A.y ^ =11.47+2.62x B.y ^ =-11.47+2.62x C.y ^ =2.62+11.47x D.y ^ =11.47-2.62x 4.下表是某厂1~4月份用水量(单位:百吨)的一组数据: 月份x 123 4 用水量y 4.543 2.5 由散点图可知,用水量y与月份x之间有较好的线性相关关系,其线性回归直线方程是y ^ =-0.7x+a,则a等于______. 5.某车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此作了四次试验,得到的数据如下:

零件的个数x (个) 2 3 4 5 加工的时间y (小时) 2.5 3 4 4.5 (1)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图; (2)求出y 关于x 的线性回归方程y ^ =bx +a ,并在坐标系中画出回归直线; (3)试预测加工10个零件需要多少小时? 作业 布置 家长 意见 家长签名: 2013 年_月 _日 (第_ 次) 审阅人:

多元线性回归模型练习题及答案

多元线性回归模型练习 一、单项选择题 1.在由的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得可决系数为,则调整后的可决系数为( D ) A. B. C. 用一组有30个观测值的样本估计模型后,在的显著性水平上对的显著性作检验,则显著地不等于零的条件是其统计量大于等于( C ) A. B. C. D. 3.线性回归模型01122......t t t k kt t y b b x b x b x u =+++++ 中,检验 0:0(0,1,2,...)t H b i k ==时,所用的统计量 服从( C ) (n-k+1) (n-k-2) (n-k-1) (n-k+2) 4. 调整的可决系数 与多元样本判定系数 之间有如下关系( D ) A.2211n R R n k -=-- B. 22 111n R R n k -=--- C. 2211(1)1n R R n k -=- +-- D. 2211(1)1n R R n k -=---- 5.对模型Y i =β0+β1X 1i +β2X 2i +μi 进行总体显著性F 检验,检验的零假设是 ( A ) A. β1=β2=0 B. β1=0 C. β2=0 D. β0=0或β1=0 6.设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对多元线性回归方程进行 显著性检验时,所用的F 统计量可表示为( B ) A. B . C . D . 7.多元线性回归分析中(回归模型中的参数个数为k ),调整后的可决系数与可决系数之间的关系( A ) ) 1 ( ) 1 ( 2 2 k R k R n

A. B. ≥ C. D. 8.已知五元线性回归模型估计的残差平方和为,样本容量为46,则随机误差项的方差估计量为( D ) A. B. 40 C. D. 20 9.多元线性回归分析中的 ESS 反映了( C ) A.因变量观测值总变差的大小 B.因变量回归估计值总变差的大小 C.因变量观测值与估计值之间的总变差 关于X 的边际变化 23.在古典假设成立的条件下用OLS 方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有( C )的统计性质。 A .有偏特性 B. 非线性特性 C .最小方差特性 D. 非一致性特性 10.关于可决系数,以下说法中错误的是( D ) A.可决系数的定义为被回归方程已经解释的变差与总变差之比 B. C.可决系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述 D.可决系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响 11、下列说法中正确的是:( D ) A 如果模型的 很高,我们可以认为此模型的质量较好 B 如果模型的 较低,我们可以认为此模型的质量较差 C 如果某一参数不能通过显著性检验,我们应该剔除该解释变量 D 如果某一参数不能通过显著性检验,我们不应该随便剔除该解释变量 二、多项选择题 1.调整后的判定系数与判定系数之间的关系叙述正确的有( CDE ) A.与均非负 B.有可能大于 C.判断多元回归模型拟合优度时,使用 D.模型中包含的解释变量个数越多,与就相差越大 E.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1,则 k -1 n n R R 1 ) 1 ( 1 2 2

线性回归方程题型

线性回归方程 1。【2014高考全国2第19题】某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入y (单位:千元)的数据如下表: (Ⅰ)求y 关于t 的线性回归方程; (Ⅱ)利用(Ⅰ)中的回归方程,分析2007年至2013年该地区农村居民家庭人均纯收入的变化情况,并预测该地区2015年农村居民家庭人均纯收入。 附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为: ()() () 1 2 1 n i i i n i i t t y y b t t ∧ ==--= -∑∑,??a y bt =-

2。【2016年全国3】下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量(单位:亿吨)的折线图. 注:年份代码1–7分别对应年份2008–2014. (Ⅰ)由折线图看出,可用线性回归模型拟合y 与t 的关系,请用相关系数加以说明; (Ⅱ)建立y 关于t 的回归方程(系数精确到0。01),预测2016年我国生活垃圾无害化处理量。 附注: 参考数据: 7 1 9.32i i y ==∑,7 1 40.17i i i t y ==∑7 2 1 () 0.55i i y y =-=∑,≈2.646. 参考公式:1 2 2 1 1 ()() ()(y y)n i i i n n i i i i t t y y r t t ===--= --∑∑∑ 回归方程y a bt =+中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为: 1 2 1 ()() () n i i i n i i t t y y b t t ==--= -∑∑, =.a y bt -

3。【2015全国1】某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费,需了解年宣传费x (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年的宣传费i x 和年销售量()1,2, ,8i y i =数据作了初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值。 (I)根据散点图判断,y a bx =+与y c x =+,哪一个适宜作为年销售量y 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); (II )根据(I)的判断结果及表中数据,建立y 关于x 的回归方程; (III)已知这种产品的年利润z 与x,y 的关系为0.2z y x =- ,根据(II )的结果回答下列问题: (i )当年宣传费x =49时,年销售量及年利润的预报值时多少? (ii )当年宣传费x 为何值时,年利润的预报值最大?

第二章 简单线性回归模型练习题

第二章 简单线性回归模型练习题 一、术语解释 1 解释变量 2 被解释变量 3 线性回归模型 4 最小二乘法 5 方差分析 6 参数估计 7 控制 8 预测 二、填空 1 在经济计量模型中引入反映( )因素影响的随机扰动项t ξ,目的在于使模型更符合( )活动。 2 在经济计量模型中引入随机扰动项的理由可以归纳为如下几条:(1)因为人的行为的( )、社会环境与自然环境的( )决定了经济变量本身的( );(2)建立模型时其他被省略的经济因素的影响都归入了( )中;(3)在模型估计时,( )与归并误差也归入随机扰动项中;(4)由于我们认识的不足,错误的设定了( )与( )之间的数学形式,例如将非线性的函数形式设定为线性的函数形式,由此产生的误差也包含在随机扰动项中了。 3 ( )是因变量离差平方和,它度量因变量的总变动。就因变量总变动的变异来源看,它由两部分因素所组成。一个是自变量,另一个是除自变量以外的其他因素。( )是拟合值的离散程度的度量。它是由自变量的变化引起的因变量的变化,或称自变量对因变量变化的贡献。( )是度量实际值与拟合值之间的差异,它是由自变量以外的其他因素所致,它又叫残差或剩余。 4 回归方程中的回归系数是自变量对因变量的( )。某自变量回归系数β的意义,指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化( )个单位。 5 模型线性的含义,就变量而言,指的是回归模型中变量的( );就参数而言,指的是回归模型中的参数的( );通常线性回归模型的线性含义是就( )而言的。 6 样本观察值与回归方程理论值之间的偏差,称为( ),我们用残差估计线性模型中的( )。 三、简答题 1 在线性回归方程中,“线性”二字如何理解? 2 用最小二乘法求线性回归方程系数的意义是什么? 3 一元线性回归方程的基本假设条件是什么? 4 方差分析方法把数据总的平方和分解成为两部分的意义是什么? 5 试叙述t 检验法与相关系数检验法之间的联系。 6 应用线性回归方程控制和预测的思想。 7 线性回归方程无效的原因是什么? 8 回归分析中的随机误差项i ε有什么作用?它与残差项t e 有何区别?

高考线性回归方程地总结上课讲义

高考线性回归方程地 总结

第二讲 线性回归方程 一、相关关系: 1、?? ?<=1 ||1||r r 不确定关系:相关关系 确定关系:函数关系 2、相关系数:∑∑∑===-? ---= n i i n i i n i i i y y x x y y x x r 1 2 1 2 1 ) () () )((,其中: (1)?? ?<>负相关正相关00r r ;(2) 相关性很弱;相关性很强;3 .0||75 .0||<>r r 例题1:下列两个变量具有相关关系的是( ) A.正方形的体积与棱长; B.匀速行驶的车辆的行驶距离与行驶时间; C.人的身高和体重; D.人的身高与视力。 例题2:在一组样本数据),,,2)(,(),,(),,(212211不全相等n n n x x x n y x y x y x ΛΛ≥的散 点图中,若所有样本点),2,1)(,(n i y x i i Λ=都在直线12 1 +-=x y 上,则样本相关 系数为( ) 2 1.2 1.1 .1 .- -D C B A 例题3:r 是相关系数,则下列命题正确的是: (1)]75.0,1[--∈r 时,两个变量负相关很强;(2)]1,75.0[∈r 时,两个变量正相关很强; (3))75.0,3.0[]3.0,75.0(或--∈r 时,两个变量相关性一般; (4)(4)1.0=r 时,两个变量相关性很弱。 3、散点图:初步判断两个变量的相关关系。 例题4:在画两个变量的散点图时,下列叙述正确的是( ) A.预报变量在x 轴上,解释变量在y 轴上; B.解释变量在x 轴上,预报变量在y 轴上; C.可以选择两个变量中的任意一个变量在x 轴上; D.可以选择两个变量中的任意一个变量在y 轴上;

高中数学线性回归方程检测试题附答案

高中数学线性回归方程检测试题(附答案)高中苏教数学③ 2. 4线性回归方程测试题一、选择题 1.下列关系属于线性负相关的是() A.父母的身高与子女身高的关系B.身高与手长C.吸烟与健康的关系D.数学成绩与物理成绩的关系 答案:C 2.由一组数据得到的回归直线方程,那么下面说法不正确的是() A.直线必经过点B.直线至少经过点中的一个点 的斜率为C.直线 aD.直线和各点的总离差平方和是该坐标平面上所有直线与这些点的离差平方和中最小的直 线 答案:B3.实验测得四组的值为,则y与x之间的回归直线方程为() A.B.D.C.页 1 第 答案:A 4.为了考查两个变量x和y之间的线性关系,甲、乙两位同学各自独立作了10次和15次试验,并且利用线性回归方法,求得回归直线分别为l1,l2,已知两人所得的试验数据中,变量x和y的数据的平均值都相等,且分别是,那么

下列说法正确的是() A.直线和一定有公共点B.直线和相交,但交点不一定是C.必有直线 D.和必定重合答案:A 二、填空题5.有下列关系: (1)人的年龄与他(她)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 )苹果的产量与气候之间的关系(3(4)森林中的同一种树木,其断面直径与高度之间的关系 (5)学生与他(她)的学号之间的关系 其中,具有相关关系的是. 43)()(1答案:()6.对具有相关关系的两个变量进行的方法叫做回归分析.用页 2 第 直角坐标系中的坐标分别表示具有的两个变量,将数据表中的各对数据在直角坐标系中描点得到的表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形,叫做. 答案:统计分析;相关关系;散点图7.将一组数据同时减去3.1,得到一组新数据,若原数据的平均数、方差分别为,则新数据的平均数是,方差是,标准差是. 答案:;;8.已知回归直线方程为,则可估计x与y 增长速度之比约为. 答案:三、解答题

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