1.1 回归分析的基本思想及其初步应用
基础练
一、单选题
A.变量与正相关,变量与负相关,变量与的线性相关性较强 |
B.变量与负相关,变量与正相关,变量与的线性相关性较强 |
C.变量与正相关,变量与负相关,变量与的线性相关性较强 |
D.变量与负相关,变量与正相关,变量与的线性相关性较强 |
【知识点】 相关系数的意义及辨析解读
①当相关系数时,表明变量x和y正相关;
②用相关系数r来衡量两个变量之间线性关系的强弱时,越接近于1,相关性越弱;
③回归直线过样本点的中心;
④若回归方程为,则当x=170时,y的值必为58.79.
A.①② | B.①③④ | C.①②③ | D.①③ |
【知识点】 解释回归直线方程的意义解读 相关系数的意义及辨析解读
A.①②③ | B.①②④ | C.①③④ | D.②③④ |
【知识点】 根据散点图判断是否线性相关解读 相关系数的意义及辨析解读
A.-1 | B.0 | C. | D.1 |
【知识点】 相关系数的意义及辨析解读
A.线性相关关系较强,b的值为1.25 |
B.线性相关关系较强,b的值为0.83 |
C.线性相关关系较强,b的值为-0.87 |
D.线性相关关系太弱,无研究价值 |
【知识点】 根据散点图判断是否线性相关解读
A.回归直线一定过样本中心 |
B.残差图中残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明选用的模型比较合适 |
C.甲、乙两个模型的分别约为和,则模型乙的拟合效果更好 |
D.两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好 |
【知识点】 解释回归直线方程的意义解读 残差的计算解读 相关指数的计算及分析解读
二、填空题
【知识点】 解释回归直线方程的意义解读 相关系数的意义及辨析解读
【知识点】 计算样本的中心点 根据回归方程进行数据估计
三、解答题
(1)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合;
(2)求关于的线性回归方程,用所求回归方程预测该市10万人口的县城年垃圾产生总量约为多少吨?
参考公式:相关系数,对于一组具有线性相关关系的数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为,.