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5-
第一章统计案例
1.1回来分析的基本思想及其初步应用
课后篇巩固提升
基础巩固
1.一项探讨要确定是否能够依据施肥量预料作物的产量,这里的说明变量应当是()
A.作物的产量 B.施肥量
C.试验者 D.降雨量或其他因素
解析作物的产量为预报变量,施肥量为说明变量.
答案B
2.据统计,某产品的市场销售量y(单位:万台)与广告费用投入x(单位:万元)之间的对应数据的散点图如图所示,由图可知,y与x之间有较强的线性相关关系,其线性回来方程是=0.3x+.预料广告费用投入为10万元时,估计该产品的市场销售量y约为()
A.6.1万台 B.5.5万台
C.5.2万台 D.6万台
解析由题意知,
=5,=4,
将()代入=0.3x+,即4=0.3×5+,
解得=2.5,即=0.3x+2.5.
将x=10代入得=0.3×10+2.5=5.5(万台).
故选B.
答案B
3.已知y与x之间的线性回来方程为=1.6x+21,其样本点的中心为(,37),样本数据中x的输出取值依次为2,8,6,14,m,则m=()
A.12 B.16 C.18 D.20
解析∵×(2+8+6+14+m)=6+,∴样本点的中心为6+,37.∵回来直线过样本点的中心(),∴37=1.6×6++21,解得m=20.故选D.
答案D
4.如图所示的是四张残差图,其中回来模型的拟合效果最好的是()
解析四张残差图中,只有选项A,B中的残差图是水平带状区域分布,且选项B中的残差点散点分布集中在更狭窄的范围内,所以选项B中回来模型的拟合效果最好.
答案B
5.节能降耗是企业的生存之本,树立一种“点点滴滴降成本,分分秒秒增效益”的节能意识,以最好的管理来实现节能效益的最大化.为此某国企进行节能降耗技术改造,下面是该国企节能降耗技术改造后连续五年的生产利润:
年号
1
2
3
4
5
年生产利润y/千万元
0.7
0.8
1
1.1
1.4
预料第8年该国企的生产利润约为()
参考公式及数据:(xi-)(yi-)=1.7,-5=10
A.1.88千万元
B.2.21千万元
C.1.85千万元
D.2.34千万元
解析由题意可得=3,=1,所以=0.17,=1-0.17×3=0.49,所以年生产利润与年号的回来方程为=0.17x+0.49,当x=8时,=0.17×8+0.49=1.85,故选C.
答案C
6.某种产品的广告费支出x与销售额y(单位:万元)之间有如表关系,y与x的线性回来方程为=6.5x+17.5,当广告支出5万元时,随机误差的效应(残差)为()
x/万元
2
4
5
6
8
y/万元
30
40
60
50
70
A.10万元 B.20万元
C.30万元 D.40万元
解析因为y与x的线性回来方程为=6.5x+17.5,所以当x=5时,=6.5×5+17.5=50.由表格知,当广告支出5万元时,销售额为60万元,所以随机误差的效应(残差)为60-50=10(万元).故选A.
答案A
7.对于一组数据,现有A和B两个回来模型,计算得到它们的残差平方和分别是168和197,则拟合效果较好的是模型.?
解析残差平方和越小,相关指数越大,拟合效果越好.
答案A
8.已知方程=0.85x-82.71是依据高校生的身高预报其体重的回来方程,其中x的单位是cm,的单位是kg,那么针对某个体(160,53),其残差是.?
解析把x=160代入=0.85x-82.71,得=0.85×160-82.71=53.29,所以残差=y-=53-53.29=-0.29.
答案-0.29
9.已知某种商品的价格x(单位:元)与需求量y(单位:件)之间的关系有如下一组数据:
x/元
14
16
18
20
22
y/件
12
10
7
5
3
求y关于x的线性回来方程,并分析回来模型拟合效果的好坏.
解因为(14+16+18+20+22)=18,(12+10+7+5+3)=7.4,
=142+162+182+202+222=1660,xiyi=14×12+16×10+18×7+20×5+22×3=620.
所以=-1.15,=7.4+1.15×18=28.1,
故所求线性回来方程为=-1.15x+28.1.
列出下表:
yi-
0
0.3
-0.4
-0.1
0.2
yi-
4.6
2.6
-0.4
-2.4
-4.4
所以(yi-)2=0.3,(yi-)2=53.2,故相关指数R2=1-≈0.994.
因为R2特别接近于1,
所以回来模型的拟合效果很好.
实力提升
1.关于两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),下列说法错误的是(
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