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解析
| 共计 3 道试题
1 . 某校20名学生的数学成绩和知识竞赛成绩如下表:
学生编号i12345678910
数学成绩100999693908885838077
知识竞赛成绩29016022020065709010060270
学生编号i11121314151617181920
数学成绩75747270686660503935
知识竞赛成绩4535405025302015105
计算可得数学成绩的平均值是,知识竞赛成绩的平均值是,并且.
(1)求这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的样本相关系数(精确到0.01);
(2)设,变量和变量的一组样本数据为,其中两两不相同,两两不相同.记中的排名是第位,中的排名是第位,.定义变量和变量的“斯皮尔曼相关系数”(记为)为变量的排名和变量的排名的样本相关系数.
(i)记.证明:
(ii)用(i)的公式求得这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的“斯皮尔曼相关系数”约为0.91,简述“斯皮尔曼相关系数”在分析线性相关性时的优势.
注:参考公式与参考数据.
.
2023-11-01更新 | 1502次组卷 | 11卷引用:第十章 综合测试B(提升卷)
2 . 为调查某地区植被覆盖面积x(单位:公顷)和野生动物数量y的关系,某研究小组将该地区等面积花分为400个区块,从中随机抽取40个区块,得到样本数据),部分数据如下:
x2.73.63.23.9
y50.663.752.154.3
经计算得:.
(1)利用最小二乘估计建立y关于x的线性回归方程;
(2)该小组又利用这组数据建立了x关于y的线性回归方程,并把这两条拟合直线画在同一坐标系下,横坐标x,纵坐标y的意义与植被覆盖面积x和野生动物数量y一致.设前者与后者的斜率分别为,比较的大小关系,并证明.
附:y关于x的回归方程中,斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:   
2023-06-11更新 | 563次组卷 | 2卷引用:第02讲 成对数据的统计分析(五大题型)(讲义)
3 . 已知一系列样本点,其中.响应变量关于的线性回归方程为.对于响应变量,通过观测得到的数据称为观测值,通过线性回归方程得到的称为预测值,观测值减去预测值,称为残差,即,称为相应于点的残差.
参考公式:
(1)证明:
(2)证明:,并说明与线性回归模型拟合效果的关系.
2022-10-14更新 | 837次组卷 | 6卷引用:专题52 统计案例-2
共计 平均难度:一般