一元线性回归模型练习题
计量经济学习题一元线性回归模型
第2章 一元线性回归模型一、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类__________。
A 函数关系与相关关系B 线性相关关系和非线性相关关系C 正相关关系和负相关关系D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指__________。
A 变量间的非独立关系B 变量间的因果关系C 变量间的函数关系D 变量间不确定性的依存关系 3、进行相关分析时的两个变量__________。
A 都是随机变量B 都不是随机变量C 一个是随机变量，一个不是随机变量D 随机的或非随机都可以 4、表示x 和y 之间真实线性关系的是__________。
A 01ˆˆˆt tY X ββ=+ B 01()t t E Y X ββ=+ C 01t t t Y X u ββ=++ D 01t t Y X ββ=+5、参数β的估计量ˆβ具备有效性是指__________。
A ˆvar ()=0βB ˆvar ()β为最小C ˆ()0ββ－＝ D ˆ()ββ－为最小 6、对于01ˆˆi i i Y X e ββ=++，以σˆ表示估计标准误差，Y ˆ表示回归值，则__________。
A i i ˆˆ0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝B 2iiˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）＝0 C ii ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 D 2iiˆˆ0Y Yσ∑＝时，（－）为最小 7、设样本回归模型为i 01i i ˆˆY =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的i ˆβ的公式中，错误的是__________。
A ()()()i i 12iX X Y -Y ˆX X β--∑∑＝B()i iii122iin X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑＝C ii122iX Y -nXY ˆX -nXβ∑∑＝ D i i ii12xn X Y -X Y ˆβσ∑∑∑＝8、对于i 01i iˆˆY =X +e ββ+，以ˆσ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有__________。
计量经济学习题第2章-一元线性回归模型
第2章 一元线性回归模型一、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类__________。
A 函数关系与相关关系B 线性相关关系和非线性相关关系C 正相关关系和负相关关系D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指__________。
A 变量间的非独立关系B 变量间的因果关系C 变量间的函数关系D 变量间不确定性的依存关系 3、进行相关分析时的两个变量__________。
A 都是随机变量B 都不是随机变量C 一个是随机变量，一个不是随机变量D 随机的或非随机都可以 4、表示x 和y 之间真实线性关系的是__________。
A 01ˆˆˆt tY X ββ=+ B 01()t t E Y X ββ=+ C 01t t t Y X u ββ=++ D 01t t Y X ββ=+5、参数β的估计量ˆβ具备有效性是指__________。
A ˆvar ()=0βB ˆvar ()β为最小C ˆ()0ββ－＝ D ˆ()ββ－为最小 6、对于01ˆˆi i iY X e ββ=++，以σˆ表示估计标准误差，Y ˆ表示回归值，则__________。
A i i ˆˆ0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝B 2iiˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）＝0 C ii ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 D 2iiˆˆ0Y Yσ∑＝时，（－）为最小 7、设样本回归模型为i 01i i ˆˆY =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的i ˆβ的公式中，错误的是__________。
A ()()()i i 12iX X Y -Y ˆX X β--∑∑＝B ()i iii122iin X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑＝C ii122iX Y -nXY ˆX -nXβ∑∑＝ D i i ii12xn X Y -X Y ˆβσ∑∑∑＝8、对于i 01i iˆˆY =X +e ββ+，以ˆσ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有__________。
一元线性回归模型练习题
一元线性回归模型练习题P55 3.1实验问题：实验步骤与内容：1、导入数据资料2、定义样本区间3、建立一元线性回归模型4、根据一元线性回归模型解释斜率系数的经济意义以及相关系数r5、对参数进行检验6、通过计算预测2010年财政收入问题解释与结论：（1）：建立深圳地方预算内财政收入对GDP的一元线性回归模型。
通过对数据的运用，可以得出一元线性回归方程为Y=26.020961+0.08882X 其中，可以得到散点图为：一元线性回归拟合图为：（2）估计所建立模型的参数，解释斜率系数的经济意义；斜率系数和简单相关系数r的正负号相同吗？=26.02096是样本回归方程的截距，它表示不受国内生产总值影响的地方预算β=0.08882表示国内生产总值每增加一个单位的地方预财政收入为26.0296，β1算财政收入平均增加0.8882个单位，从回归模型不难看出，随着变量X的增大，Y变量的值也在增大。
根据简单相关系数的概念，且从第一题所求出来的回归结果可知，r>0,两个变量之间是正相关，即斜率系数和简单相关系数r的正负号相同。
（3）对回归参数进行t检验。
由此得到t=4.081 p=0.0006808，给定显著性水平 =0.05，查表得t(19)=2.0930，由于t=4.081>2.0930，拒绝原假设，说明斜率在5%的显著性0.05/2水平下显著不为0，这表明，国内生产总值对深圳市地方预算内财政收入有显著影响。
（4）拟合优度R2是多少?由第一题求出的线性回归可得：由上图中数据分析结果可以看出R2=0.9607，说明GDP解释了地方预算内财政收入的96%，模型拟合程度较好。
（6）若2010年的国内生产总值为11000亿元，试预测2010年的财政收入。
由一元线性回归模型可知，当2010年国内生产总值为11000亿元时，地方财政收入为：Y=26.020961+0.08882X=26.020961+0.08882*11000=1003.040961（亿元）3.6实验问题题表3.6是64个国家的儿童死亡率与人均GNP 数据，请用合适的模型作儿童死亡率对人均GNP 的一元线性回归，解释回归结果的含义，画出儿童死亡率对人均GNP 倒数的散点图，并与回归结果对应解释。
一元线性回归模型习题及答案
一元线性回归模型一、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类__________。
AA 函数关系与相关关系B 线性相关关系和非线性相关关系C 正相关关系和负相关关系D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指__________。
DA 变量间的非独立关系B 变量间的因果关系C 变量间的函数关系D 变量间不确定性的依存关系 3、进行相关分析时的两个变量__________。
AA 都是随机变量B 都不是随机变量C 一个是随机变量，一个不是随机变量D 随机的或非随机都可以 4、表示x 和y 之间真实线性关系的是__________。
CA01ˆˆˆt tY X ββ=+ B 01()t t E Y X ββ=+ C 01t t t Y X u ββ=++ D 01t t Y X ββ=+5、参数β的估计量ˆβ具备有效性是指__________。
B A ˆvar ()=0βB ˆvar ()β为最小C ˆ()0ββ－＝ D ˆ()ββ－为最小 6、对于01ˆˆii i Y X e ββ=++，以σˆ表示估计标准误差，Y ˆ表示回归值，则__________。
B A i i ˆˆ0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝ B 2iiˆˆ0Y Yσ∑＝时，（－）＝0 C i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小D2i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小7、设样本回归模型为i 01i iˆˆY =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的iˆβ的公式中，错误的是__________。
DA ()()()i i 12iX X Y -Y ˆX X β--∑∑＝B ()i iii122iin X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑＝C ii122iX Y -nXY ˆX -nXβ∑∑＝ D i i ii12xn X Y -X Y ˆβσ∑∑∑＝8、对于i 01i iˆˆY =X +e ββ+，以ˆσ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有__________。
计量经济学：一元线性回归模型习题与答案
一、单选题1、假设检验采用的逻辑推理方法是A.归纳推理法B.类比推理法C.反证法D.演绎推理法正确答案：C2、在Eviews软件操作中，预测是用（）命令。
A.GENERATEB.PLOTC.FORECASTD.SCAT正确答案：C3、对任意两个随机变量X和Y，若EXY=EX*EY,则（）A.X和Y不独立B.X和Y相互独立C.Var(XY)=VarX*VarYD.Var(X+Y)=VarX+VarY正确答案：D4、设随机变量X1,X2,...,Xn（n>1）独立同分布，且方差σ2>0。
令随机变量Y=1n ∑X ini=1，则()A.Var(X1+Y)=n+2nσ2B.Cov(X1,Y)=1nσ2C. Var(X1−Y)=n+2nσ2D. Cov(X1,Y)=σ2正确答案：B5、设随机变量X~t(n)(n>1),Y=1X，则A. Y~F(1,n)B. Y~F(n,1)C. Y~χ2(n−1)D. Y~χ2(b)正确答案：B二、多选题1、变量的显著性T检验的步骤有哪些？A.以原假设H0构造T统计量B.对总体参数提出假设C.给定显著性水平α，查t分布表得临界值tα/2(n-2)D.比较t统计量和临界值正确答案：A、B、C、D2、随机误差项的主要影响因素是A.变量观测值的观测误差的影响B.在解释变量中被忽略的因素的影响C.都不是D.模型关系的设定误差的影响正确答案：A、B、D3、下列中属于最小二乘法基本假设的有A.解释变量X是确定性变量，不是随机变量B.m服从零均值、同方差、零协方差的正态分布：μi~N(0,σμ2) i=1,2, …,nC.随机误差项μ与解释变量X之间不相关：Cov(Xi,μi)=0i=1,2, …,nD.随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一有限常数。
正确答案：A、B、C、D4、最小二乘估计量的性质A.有效性B.无偏性C.一致性D.线性性正确答案：A、B、D5、缩小置信区间的途径有哪些A.增大样本容量B.降低模型的拟合优度C.提高模型的拟合优度D.减小样本容量正确答案：A、C三、判断题1、可以通过散点图来确定模型的形式。
一元线性回归模型练习题
第二章练习练习一：下表给出了每周家庭的消费支出Y（元）与每周的家庭的收入X（元）的数据。
要求：（1）对每一收入水平，计算平均的消费支出，E（Y︱X i），即条件期望值；（2）你认为X与Y之间、X与Y的均值之间的关系如何？练习二：判断正误并说明理由：1)随机误差项u i和残差项e i是一回事2)总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值3)线性回归模型意味着变量是线性的4)随机变量的条件均值与非条件均值是一回事练习三：已知回归模型μβα++=N E ，式中E 为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N 为所受教育水平（年）。
随机扰动项μ的分布未知，其他所有假设都满足。
（1）从直观及经济角度解释α和β。
（2）OLS 估计量αˆ和βˆ满足线性性、无偏性及有效性吗？简单陈述理由。
（3）对参数的假设检验还能进行吗？简单陈述理由。
解答：（1）N βα+为接受过N 年教育的员工的总体平均起始薪金。
当N 为零时，平均薪金为α，因此α表示没有接受过教育员工的平均起始薪金。
β是每单位N 变化所引起的E 的变化，即表示每多接受一年学校教育所对应的薪金增加值。
（2）OLS 估计量αˆ和仍βˆ满足线性性、无偏性及有效性，因为这些性质的的成立无需随机扰动项μ的正态分布假设。
（3）如果t μ的分布未知，则所有练习四：对于人均存款与人均收入之间的关系式t t t Y S μβα++=使用美国36年的年度数据得如下估计模型，括号内为标准差：)011.0()105.151(067.0105.384ˆtt Y S +=2R ＝0.538 023.199ˆ=σ（1）β的经济解释是什么？（2）α和β的符号是什么？为什么？实际的符号与你的直觉一致吗？如果有冲突的话，你可以给出可能的原因吗？（3）对于拟合优度你有什么看法吗？（4）检验是否每一个回归系数都与零显著不同（在1%水平下）。
同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。
高中数学选择性必修三 精讲精炼 8 一元线性回归模型及其应用(精练)(含答案)
8.2 一元线性回归模型及其应用(精练)【题组一 样本中心求参数】1．(2021·全国·高二单元测试)某公司生产某种婴幼儿纸尿裤的产量x 与相应的生产能耗y 有如下样本数据：已知这组样本数据具有线性相关关系，由表中数据，求得回归直线的斜率为0.72，则这组样本数据的回归直线方程是( )A ．ˆ0.72 2.05yx =+ B ．ˆ0.720.35yx =+ C ．ˆ0.720.26yx =+ D ．ˆ0.350.72yx =+ 【答案】C【解析】设回归直线方程为ˆˆ0.72yx a =+，由样本数据，可得 4.5x =， 3.5y =， 因为回归直线经过点(),x y ，所以ˆ3.50.72 4.5a=⨯+，解得ˆ0.26a =， 所以回归直线方程为ˆ0.720.26yx =+． 故选：C ．2．(2021·江西·吉安一中高二开学考试 )已知x 与y 之间的一组数据：()()()()13253749，，，，，，，，则y 与x 的线性回归方程为y bx a =+必过( )A ．()26，B ．()38，C ．()2.56，D ．()3.58，【答案】C【解析】由题意可知：1234 2.54x +++==，357964y +++==， ∴y 与x 的线性回归方程必过点()2.5,6.故选：C.3(2021·河南·孟津县第一高级中学 )为了庆祝建党100周年，某网站从7月1日开始推出党史类书籍免费下载活动，已知活动推出时间x (单位：天)与累计下载量y (单位：万次)的统计数据如表所示：根据上表，利用最小二乘法得到回归直线方程 1.4ˆˆyx a =+，据此模型预测，活动推出11天的累计下载量约A ．13.8万次B ．14.6万次C ．16万次D ．18万次【答案】C【解析】由表格数据知4567868910126,955x y ++++++++====，由回归直线方程的性质，得ˆ1.469a⨯+=，所以ˆ0.6a =，故ˆ 1.40.6y x =+， 所以当11x =时， 1.4110.616y =⨯+=(万次)， 故选：C.4．(2021·河北·藁城新冀明中学高二月考)(多选)随着养生观念的深入，国民对餐饮卫生条件和健康营养的要求逐渐提高.据了解，烧烤食品含有强致癌物，因此吃烧烤的人数日益减少，烧烤店也随之减少.某市对2014年至2018年这五年间全市烧烤店盈利店铺的个数进行了统计，具体统计数据如下表所示：根据所给数据，得出y 关于t 的回归直线方程为273y bt =+，则下列说法正确的是( ) A ．该市2014年至2018年全市烧烤店盈利店铺个数的平均数219y = B ．y 关于t 的回归直线方程为18273y t =-+ C ．估计该市2020年烧烤店盈利店铺的个数为147D ．预测从2025年起，该市烧烤店盈利店铺的个数将不超过100 【答案】ABC【解析】由已知数据得3t =，219y =，故A 正确；因为y 关于t 的回归直线过点()3,219，所以2193273b =+，所以18b =-， 所以y 关于t 的回归直线方程为18273y t =-+.故B 正确；2020年的年份代码为7，故2020年该市烧烤店盈利店铺的个数约为187273147y =-⨯+=.故C 正确； 令18273100t -+≤，由*t N ∈，得10t ≥，故从2023年起，该市烧烤店盈利店铺的个数将不超过100.故D 不正确，故选：ABC.5．(2021·广东惠州 )(多选)某种产品的价格x (单位：元/kg )与需求量y (单位：kg )之间的对应数据如根据表中的数据可得回归直线方程为14.4y bx =+，则以下结论正确的是( ) A ．y 与x 正相关 B ．y 与x 负相关C ．样本中心为()20,8D ．该产品价格为35元/kg 时，日需求量大约为3.4kg【答案】BC【解析】由表格数据，随着价格x 的增加，需求量y 随之减少，所以y 与x 负相关. 因为1015202530205x ++++==，111086585y ++++==，故样本中心为()20,8由回归直线14.4y bx =+必过样本点的中心()20,8， 所以有82014.4b =⨯+，解得0.32b =-，所以当35x =时，0.323514.4 3.2y =-⨯+=，日需求量不为最大 故选：BC6．(2021·重庆市秀山高级中学校 )(多选)已知变量x ，y 之间的线性回归方程为0.710.3y x =-+，且变量x ，y 之间的一组相关数据如表所示，则下列说法正确的是( )A ．变量x ，y 之间呈负相关关系B ．可以预测，当20x 时， 3.7y =-C ．4m =D ．该回归直线必过点()9,4 【答案】ABD【解析】对于A ：由线性回归方程为0.710.3y x =-+可知：0.70-<，所以变量x ，y 之间呈负相关关系，故对于B ：当20x 时，0.72010.3 3.7y =-⨯+=-，故选项B 正确；对于C ：68101294x +++==，6321144m m y ++++==，因为回归直线过样本中心点，所以110.7910.34m+=-⨯+，解得：5m =，故选项C 不正确； 对于D ：由C 可知5m =，所以11544y +==，所以该回归直线必过样本中心点()9,4，故选项D 正确； 故选：ABD.7．(2021·贵州·贵阳一中 )某产品的广告费用x 与销售额y 的统计数据如下表：根据上表已得回归方程为8.6.8ˆ5yx =-，表中一数据模糊不清，请推算该数据的值为___________. 【答案】12【解析】由题中数据可得3,8.63 5.820x y ==⨯-=，故空白数据为12. 故答案为：128．(2021·全国·高二课时练习)已知x ，y 的取值如下表所示，由散点图分析可知y 与x 线性相关，且回归直线方程为ˆ0.95 2.6yx =+，那么表格中的数据m 的值为______.【答案】6.7 【解析】013424x +++==， 2.2 4.3 4.811.344m m y ++++==， 把(),x y 的坐标代入回归直线方程得11.30.952 2.64m+=⨯+， 解得 6.7m =. 故答案为：6.79．(2021·全国·高二课时练习)蟋蟀鸣叫的频率P (每分钟鸣叫的次数)与气温T (单位：℃)有着很大的关系.某观测人员根据下表中的观测数据计算出P 关于T 的线性回归方程ˆ 5.2168PT =-，则下表中k 的值为______.【答案】51【解析】计算()138414239404T =⨯+++=，()110929443644k P k +=⨯+++=， 将点10940,4k +⎛⎫ ⎪⎝⎭的坐标代入P 与T 的线性回归方程ˆ 5.2168P T =-中，得109 5.2401684k +=⨯-， 解得51k =. 故答案为：51.10．(2021·福建宁德·高三期中)某电子产品的成本价格由两部分组成，一是固定成本，二是可变成本，为确定该产品的成本，进行5次试验，收集到的数据如表：由最小二乘法得到回归方程ˆ0.6754.9yx =+，则a ＝___________. 【答案】75 【解析】1020304050305x ++++==，62688189600.25a y a ++++==+，因为线性回归方程过样本中心点，所以600.20.673054.975a a +=⨯+⇒=，故答案为：75 【题组二 线性回归方程】1．(2021·河北·藁城新冀明中学高二月考)假定产品产量x (千件)与单位成本y (元/件)之间存在相关关系.数据如下：(1)以x 为解释变量，y 为预报变量，作出散点图；(2)求y 与x 之间的回归直线方程，对于单位成本70元/件时，预报产量为多少； (3)计算各组残差，并计算残差平方和；【答案】(1)散点图见解析；(2)ˆ 1.8277.37yx =-+，4.050千件；(3)各组残差见解析，残差平方和为3.8182. 【解析】(1)解：散点图如下：(2)解：因为2343453.56x +++++==，737271736968716y +++++==，61279ii x==∑，611481i ii x y==∑，所以6162221614816 3.571ˆ 1.82796 3.56i i i i ix yx ybx x==-⋅-⨯⨯==≈--⨯-∑∑，ˆˆ71 1.82 3.577.37ay bx =-=+⨯=， 所以回归直线方程为ˆ 1.8277.37yx =-+，令70y =，则70 1.8277.37x =-+，解得 4.050x ≈， 所以单位成本70元/件时，预报产量约为4.050千件. (3)解：各组残差分别为：()11173 1.822ˆ77.370.73ˆey y =--⨯+=-=-， ()22272 1.82377.370.0ˆˆ9ey y =--⨯+==-， ()33371 1.82477.370.9ˆˆ1ey y =--⨯+==-， ()44473 1.82377.37 1.0ˆˆ9ey y =--⨯+==-， ()55569 1.824ˆ77.37 1.09ˆey y =--⨯+=-=-， ()66668 1.825ˆ77.370.27ˆey y =--⨯+=-=-， 残差的平方和为()()()2222621220.730.090.91 1.09 1.090.27 3.2ˆ818i i i y y=--+++--==++∑. 2．(2021·甘肃张掖)某家庭2015～2019年的年收入和年支出情况统计如表：(1)已知y 与x 具有线性相关关系，求y 关于x 的线性回归方程(系数精确到0.01)；(2)假设受新冠肺炎疫情影响，该家庭2021年的年收入为9.5万元，请根据(1)中的线性回归方程预测该家庭2021年的年支出金额．附：回归方程ˆˆˆybx a =+中的斜率的最小二乘估计公式为()()()1122211ˆnni iiii i nniii i x ynx y xxy y b xnxxx====---==--∑∑∑∑．【答案】(1)ˆ0.780.24yx =+；(2)7.65万元． 【解析】(1)依题意，1(99.61010.411)105x =++++=，1(7.37.588.58.7)85y =++++=，则()5212.32i i x x=-=∑，()()511.8i ii x xy y =--=∑，则有()()()125151.8ˆ0.782.32iii ii x x y y bx x ==--==≈-∑∑，则ˆˆ0.24a y bx =-≈， 所以y 关于x 的线性回归方程为ˆ0.780.24yx =+； (2)当2021年的年收入为9.5万元时，即9.5x =，ˆ0.789.50.247.65y=⨯+=， 所以预测该家庭2021年的年支出金额为7.65万元．3．(2021·云南师大附中)大气污染物PM 2.5的浓度超过一定的限度会影响人的健康.为了研究PM 2.5的浓度是否受到汽车流量的影响，研究人员选择了24个社会经济发展水平相近的城市，在每个城市选择一个交通点统计24小时内过往的汽车流量x (单位：千辆)，同时在低空相同的高度测定该时间段空气中的PM 2.5的平均浓度y(单位：μg/m 3)，制作了如图所示的散点图：(1)由散点图看出，可用线性回归模型拟合y 与x 的关系，请用相关系数加以说明(精确到0.01)； (2)建立y 关于x 的回归方程；(3)我国规定空气中的PM 2.5浓度的安全标准为24小时平均依度75μg/m 3，某城市为使24小时的PM 2.5浓度的平均值在60~130μg/m 3，根据上述回归方程预测汽车的24小时流量应该控制在什么范围内？附：参考数据： 1.4x =，95y =，2421() 2.1i i x x =-=∑，2421()60343i i y y =-=∑，241()()294i i i x x y y =--=∑，357.参考公式：相关系数()()nii xx y y r --∑，回归方程ˆˆˆya bx =+中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：121()()ˆ()niii nii x x yy b x x ==--=-∑∑，ˆˆay bx =-. 【答案】(1)答案见解析；(2)140101y x =-；(3)24小时的车流量应该控制在1150~1650辆. 【解析】1)由题得2940.82357r =≈， 因为y 与x 的相关系数近似为0.82，说明y 与x 具有很强的相关性， 从而可以用线性回归模型拟合y 与x 的关系．(2)由95y =得2412421()()ˆ()iii ii x x y y bx x ==--=-∑∑2941402.1==，95140 1.4101a y bx =-=-⨯=-， 所以y 关于x 的回归方程为140101y x =-． (3)当60y =时，由14010160x -=得 1.15x =； 当130y =时，由140101130x -=得 1.65x =. 所以24小时的车流量应该控制在1150~1650辆．4．(2021·全国·高三专题练习)实施新规后，某商场2020年1月份至10月份的收入情况如表．并计算得101890i i i x y ==∑，1021385i i x ==∑，101150i i y ==∑75.99．(1)是否可用线性回归模型拟合y 与x 的关系？请用相关系数r 加以说明；(当0.751r ≤≤时，那么变量x ，y 有较强的线性相关关系)(2)建立y 关于x 的回归方程ˆˆˆybx a =+(结果保留1位小数)，并预测该商场12月份的收入情况．(结果保留整数)附：()()()1122211ˆn niii ii i nniii i x x y y x y nx ybx x xnx====---==--∑∑∑∑，ˆˆay bx =-． 【答案】(1)y 与x 有较强的线性相关关系，可用线性回归模型拟合，说明答案见解析；(2)ˆ0.810.7yx =+，预测该商场12月份的收入为20万元．【解析】(1)由题中数据得1011155 5.51010i i x x ===⨯=∑，10111150151010i i y y ===⨯=∑，1010 5.515825x y =⨯⨯=，于是得1010111()()1089082565i i i i i x x y y x y y x ==--=-=-=∑∑，75.99，从而10()()650.8675.99iix x y y r --==≈∑，0.75||1r ≤≤， 所以y 与x 有较强的线性相关关系，可用线性回归模型拟合；(2)由(1)知1011065i i i x y x y =-=∑，而1021385i i x ==∑，221010 5.5302.5x =⨯=，从而得10122110106565ˆ0.8385302.582.510i ii i i x y ybx xx ==-===≈--∑∑，65ˆˆ15 5.510.782.5ay bx =-=-⨯=， 所以y 关于x 的线性回归方程为ˆ0.810.7yx =+，当12x =时，ˆ0.81210.720y =⨯+≈， 从而预测该商场12月份的收入为20万元．5(2021·河南许昌 )某新型外贸出口公司对2021年过去9个月的出口销售数据进行整理，得到了今年第x 个月份与截止该月底的销售额y (单位：万元)之间的关系，如下表：(1)若y 与x 满足线性关系，求出y 关于x 的回归方程；(ˆa，ˆb 精确到整数位) (2)预测该公司10月份的销售额附：参考数据：913087i i y ==∑；9117524i i i x y ==∑；921285i i x ==∑；参考公式：()()()1122211n niii ii i nniii i x x y y x y nx yb x x xnx====---==--∑∑∑∑，a y bx =-.【答案】(1)ˆ35169yx =+；(2)答案见解析. 【解析】(1)5x =，343y =，919175249534317524154352089i i i x y xy =∴-=-⨯⨯=-=∑92221952859560ii x=-⨯=-⨯=∑，2089ˆ3560b ∴=≈， 2089ˆ343516960a=-⨯≈， ˆ35169yx ∴=+ (2)当10x =时，ˆ3510169519y=⨯+=， 所以预测该公司10月份销售额为519万元.6．(2021·福建·莆田第二十五中学高三月考)2021年东京奥运会，中国举重选手8人参赛，7金1银，在全世界面前展现了真正的中国力量；举重比赛根据体重进行分级，某次举重比赛中，男子举重按运动员体重分为下列十级：每个级别的比赛分为抓举与挺举两个部分，最后综合两部分的成绩得出总成绩，所举重量最大者获胜，在该次举重比赛中，获得金牌的运动员的体重以及举重成绩如下表 (1)根据表中的数据，求出运动员举重成绩y 与运动员的体重x 的回归直线方程(保留1位小数)； (2)某金牌运动员抓举成绩为170公斤，挺举成绩为204公斤，则该运动员最有可能是参加的哪个级别的举重？参考数据：()()()992112620,7076i i i i i x x x x y y ==-=--=∑∑；参考公式：()()()121ˆˆˆ,niii nii x x yy bay bx xx ==--==--∑∑． 【答案】(1) 2.7155.4y x =+；(2)83公斤级举重. 【解析】(1)依题意，5459647076839199106789x ++++++++==，2913043373533633894064214303669y ++++++++==，()()()1217076ˆ 2.702620nii i nii xx y y bxx ==--===-∑∑， 则366 2.778155.4a y bx =-=-⨯=， 故回归方程为： 2.7155.4y x =+．(2)该运动员的抓举和挺举的总成绩为374公斤，根据回归方程可知：374 2.7155.4x =+， 解得81x ≈，即该运动员的体重应该在81公斤左右，即参加的应该是83公斤级举重．7．(2021·西藏·拉萨中学高二月考)珠海国际赛车场(简称ZIC)位于珠海经济特区金鼎镇.创建于1996年，是中国国内第一座符合国际汽车联盟一级方程式标准的国际级赛车场.目前该赛事已打造成集赛车竞技运动、汽车文化极致体验、主题休闲度假为一体的超级汽车文化赛事娱乐综合体.为了减少对环境的污染，某环保部门租用了特制环保车清洁现场垃圾.通过查阅近5年参会人数(万人)与所需环保车辆数量(辆)，得到如下统计表：(1)根据统计表所给5组数据，求出关于,x y 的线性回归方程ˆˆy bxa =+． (2)已知租用的环保车平均每辆的使用成本费用C (元)与数量(辆)的关系为3000200035,N 2900t t 35,N t t t C t +<<∈⎧=⎨≥∈⎩，主办方根据实际参会人数投入所需环保车，租车每辆支付费用6000元，超出实际需要的车辆，主办方不支付任何费用.预计本次赛车会大约有14万人参加，根据(1)中求出的线性回归方程，预测环保部门在确保清洁任务完成的前提下，应租用多少辆环保车？获得的利润是多少？ (注：利润L =主办方支付费用－使用成本费用C )．参考公式：()()()1122211ˆ,ˆˆn niii ii i nniii i x x y y x y nxybay bx x x xnx ====---===---∑∑∑∑ 【答案】(1) 2.32y x =+；(2)为确保完成任务，需要租用35辆环保车，获得的利润108500元. 【解析】(1)11981012105x ++++==2823202529255y ++++== ()()()()()()()()()22222131******** 2.310111091081010101210ˆb ⨯+-⨯-+-⨯-++⨯===-+-+-+-+- ˆˆ2ay bx =-= 关于,x y 的线性回归方程 2.32y x =+ (2)将14x =代入 2.32y x =+得34.2y =为确保完成任务，需要租用35辆环保车， 所以290035101500C =⨯=获得的利润600035101500108500L =⨯-=元8．(2021·江西·新余市第一中学高二月考)某研究性学习小组对春季昼夜温差大小与某花卉种子发芽多少之间的关系进行研究，他们分别记录了3月1日至3月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子浸泡后的发芽数，得到如下资料：(1)从3月1日至3月5日中任选2天，记发芽的种子数分别为m ，n ，求事件“m ，n 中至少有一个数小于25”的概率；(2)请根据3月2日至3月4日的数据，求出y 关于x 的线性回归方程y bx a =+.(参考公式：回归直线方程为y bx a =+，其中()1221ni ii nii x y nxyb xn x==-=-∑∑，a y bx =-)【答案】(1)710(2)532y x =-【解析】(1)从3月1日至3月5日中任选2天，m ，n 构成的基本事件(m ，n )有：(23，25)，(23，30)，(23，26)，(23，16)，(25，30)，(25，26)，(25，16)，(30，26)，(30，16)，(26，16)，共有10个．记“m ，n 至少有一个数小于25”为事件A ，包括：(23，25)，(23，30)，(23，26)，(23，16)，(25，16)，30，16)，(26，16)，共有7个基本事件 由古典概型概率公式：7()10P A = (2)11131225302612,27,33x y ++++==== 22221125133012263122751113123122b ⨯+⨯+⨯-⨯⨯==++-⨯． 于是，5271232a =-⨯=-故所求线性回归方程为532y x =- 9．(2021·全国·高二单元测试)某地区2013年至2019年居民纯收入y (单位：千元)的部分数据如表所示：2018和2019年的居民纯收入y (单位：千元)数据采用随机抽样的方式获得，用样本的均值来代替当年的居民人均纯收入，其数据如下：2018年抽取的居民纯收入(单位：千元)数据：5.2 4.8 6.5 5.6 6.0 7.1 6.1 7.3 5.9 7.5 2019年抽取的居民纯收入(单位：千元)数据：6.2 7.8 6.6 5.8 7.1 6.8 7.2 7.9 5.9 7.7 (1)求y 关于t 的线性回归方程；(2)当地政府为了提高居民收入水平，现从2018和2019年居民纯收入(单位：千元)高于7.0千元的样本中随机选择3人进行座谈，了解其工作行业及主要收入来源．设X 为选出的3人中2018年纯收入高于7.0千元的人数，求随机变量X 的分布列和数学期望．附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：121()()()niii nii t t y y b tt ==--=-∑∑，a y bt =-．【答案】(1)ˆ0.5 3.3yt =+；(2)分布列见解析；期望为98． 【解析】(1)根据2018年的抽样数据可得2018年的人均纯收入为1(5.2 4.8 6.5 5.6 6.07.1 6.17.3 5.97.5) 6.210+++++++++= 千元，根据2019年的抽样数据可得2019年的人均纯收入为1(6.27.8 6.6 5.87.1 6.87.27.9 5.97.75) 6.910+++++++++=千元，由所给的数据得1(1234567)47t =++++++=，1(3.9 4.3 4.6 5.4 5.8 6.2 6.9) 5.37y =++++++=， ∴721()941014928i i t t =-=++++++=∑，71()()(3)( 1.4)(2)(1)(1)(0.7)00.110.520.93 1.614ii i tt y y =--=-⨯-+-⨯-+-⨯-+⨯+⨯+⨯+⨯=∑，∴71721()()14ˆ0.528()ii i ii tt y y btt ==--===-∑∑， 则ˆˆ 5.30.54 3.3ay bt =-=-⨯=， 则所求y 关于t 的线性回归方程为ˆ0.5 3.3yt =+； (2)由2018年和2019年的抽样数据可知，2018年居民纯收入高于7.0千元的有3人，2019年居民纯收入高于7.0千元的有5人，由题意可得，随机变量X 的可能取值为0，1，2，3，则35385(0)28C P X C ===，12353815(1)28C C P X C ===，21353815(2)56C C P X C ===，33381(1)56C P X C ===，∴随机变量X 的分布列为则X 的分布列为：则5151519()0123282856568E X =⨯+⨯+⨯+⨯= 【题组三 非线性回归方程】1．(2021·福建·泉州科技中学 )数独是源自18世纪瑞士的一种数学游戏，玩家需要根据99⨯盘面上的已知数字，推理出所有剩余空格的数字，并满足每一行､每一列､每一个粗线宫(33⨯)内的数字均含1﹣9，不重复.数独爱好者小明打算报名参加“丝路杯”全国数独大赛初级组的比赛.(1)赛前小明在某数独APP 上进行一段时间的训练，每天的解题平均速度y (秒)与训练天数x (天)有关，经统计得到如表的数据：现用by a x=+作为回归方程模型，请利用表中数据，求出该回归方程，并预测小明经过100天训练后，每天解题的平均速度y约为多少秒？(2)小明和小红在数独APP 上玩“对战赛”，每局两人同时开始解一道数独题，先解出题的人获胜，两人约定先胜4局者赢得比赛.若小明每局获胜的概率为34，已知在前3局中小明胜2局，小红胜1局.若不存在平局，请你估计小明最终赢得比赛的概率.参考数据(其中1i t x =)参考公式：对于一组数据()11,u v ，()22,u v ，…，(),n n u v ，其回归直线v u αβ=+的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：1221ni i i nii u v nu vunuβ==-⋅=-∑∑，v u αβ=-⋅.【答案】(1)1000130y x=+，经过100天训练后，每天解题的平均速度y 约为140秒；(2)243256.【解析】(1)由题意，1(990990450320300240210)5007y =++++++=，令1t x=，设y 关于t 的线性回归方程为y bt a =+，则 717221184570.3750010000.5577i ii i i t y t yb t t==-⨯-⨯-===⋅∑∑，则50010000.37130a =-⨯=. ∴1000130y t =+，又1t x=，∴y 关于x 的回归方程为1000130y x=+， 故100x =时，140y =.∴经过100天训练后，每天解题的平均速度y 约为140秒.(2)设比赛再继续进行X 局小明最终赢得比赛，则最后一局一定是小明获胜， 由题意知，最多再进行4局就有胜负.当2X =时，小明4:1胜，∴339(2)4416P X ==⨯=；当3X =时，小明4:2胜，∴123339(3)144432P X C ⎛⎫==⨯⨯-⨯= ⎪⎝⎭；当4X =时，小明4:3胜，∴21333327(4)1444256P X C ⎛⎫==⨯⨯-⨯= ⎪⎝⎭.∴小明最终赢得比赛的概率为99272431632256256++=. 2．(2021·云南大理 )2021年6月17日9时22分，我国酒泉卫星发射中心用长征2F 遥十二运载火箭，成功将神舟十二号载人飞船送入预定轨道，顺利将聂海胜、刘伯明、汤洪波3名航天员送入太空，发射取得圆满成功，这标志着中国人首次进入自己的空间站．某公司负责生产的A 型材料是神舟十二号的重要零件，该材料应用前景十分广泛．该公司为了将A 型材料更好地投入商用，拟对A 型材料进行应用改造、根据市场调研与模拟，得到应用改造投入x (亿元)与产品的直接收益y (亿元)的数据统计如下：当017x <≤时，建立了y 与x 的两个回归模型：模型①： 4.1109ˆ.y x =+，模型②：ˆ14.4y =；当17x >时，确定y 与x 满足的线性回归方程为ˆˆ0.7yx a =-+． (1)根据下列表格中的数据，比较当017x <≤时模型①，②的相关指数2R 的大小，并选择拟合精度更高、更可靠的模型，预测对A 型材料进行应用改造的投入为17亿元时的直接收益；(2)为鼓励科技创新，当应用改造的投入不少于20亿元时，国家给予公司补贴5亿元，以回归方程为预测依据，根据(1)中选择的拟合精度更高更可靠的模型，比较投入17亿元与20亿元时公司收益(直接收益+国家补贴)的大小．附：刻画回归效果的相关指数()()22121ˆ1ni i i nii y yR y y ==-=--∑∑，且当2R 越大时，4.1≈．用最小二乘法求线性回归方程ˆˆˆybx a =+的截距：ˆˆa y bx =-． 【答案】(1)模型②拟合精度更高、更可靠，72.93亿；(2)投入17亿元比投入20亿元时收益小. 【解析】(1)对于模型①， 对应的15222740485460=387y ++++++=，故对应的()12222111271750i i i i y y y y ==-=-=∑∑，故对应的相关指数2179.1310.9551750R =-≈， 对于模型②，同理对应的相关指数2220.210.9881750R =-≈， 故模型②拟合精度更高、更可靠.故对A 型材料进行应用改造的投入为17亿元时的直接收益为ˆ14.472.93=≈y. (2)当17x >时， 后五组的2122232425235x ++++==，68.56867.5+66+65675y ++==，由最小二乘法可得()ˆ670.72383.1a=--⨯=， 故当投入20亿元时公司收益(直接收益+国家补贴)的大小为：0.72083.1+574.172.93-⨯+=>，故投入17亿元比投入20亿元时收益小.3．(2021·全国·高二单元测试)某企业新研发了一种产品，产品的成本由原料成本及非原料成本组成，每件产品的非原料成本y (元)与生产的产品数量x (千件)有关，经统计得到如下数据：根据以上数据，绘制了如下散点图.参考数据：(其中1iu x =) (1)观察散点图判断，by a x=+与y c dx =+哪一个适宜作为非原料成本y 与生产的产品数量x 的回归方程类型？(给出判断即可，不必说明理由)(2)根据(1)的判断结果及表中数据，建立y 关于x 的回归方程； (3)试预测生产该产品10千件时，每件产品的非原料成本为多少元？ 【答案】(1)b y a x =+；(2)100ˆ11y x=+；(3)21元.【解析】(1)由题意，根据题设中的散点图，可得这些点分布在b y a x =+的两侧，所以选择函数by a x=+作为非原料成本y 与生产的产品数量x 的回归方程类型. (2)令1u x =，则by a x=+可转化为y a bu =+，则y 与u 的关系可看成线性相关关系. 因为360458y ==，所以8182218183.480.344561ˆ1001.5380.1150.618i ii ii u yu y b uu==-⋅-⨯⨯====-⨯-∑∑，则ˆˆ451000.3411a y bu =-=-⨯=，所以ˆ11100y u =+，代入1u x =，得100ˆ11y x=+.(3)当10x =时，100ˆ112110y=+=，所以预测生产该产品10千件时，每件产品的非原料成本为21元. 4．(2021·全国·高三课时练习)某芯片公司为制订下一年的研发投入计划，需了解年研发资金投入量x (单位：亿元)对年销售额y (单位：亿元)的影响，该公司对历史数据进行对比分析，建立了两个函数模型：①2y x αβ=+，②e x t y λ+=，其中α，β，λ，t 均为常数，e 为自然对数的底数.现该公司对收集的近12年的年研发资金投入量i x 和年销售额i y (1,2,,12i =⋅⋅⋅)的数据作了初步处理，令2u x =，ln v y =，经计算得到如下数据：(1)设u 和y 的样本相关系数为1r ，x 和v 的样本相关系数为2r ，请从样本相关系数(精确到0.01)的角度判断，哪个模型拟合效果更好；(2)(i)根据(1)的选择及表中数据，建立y 关于x 的非线性经验回归方程；(ii)若下一年销售额y 需达到90亿元，预测下一年的研发资金投入量x 约为多少亿元？ 参考数据为308477=⨯9.4868， 4.4998e 90≈.【答案】(1)模型e x t y λ+=的拟合效果更好；(2)(i)0.018 3.84ˆe x y+=；(ii)36.66亿元. 【解析】(1)()()121215000.8625000iiu u y y r --====∑，()()12214100.91770.211iix x v v r --====≈⨯∑，因为12r r <，所以从样本相关系数的角度判断，模型e x t y λ+=的拟合效果更好. (2)(i)先建立v 关于x 的经验回归方程. 由e x t y λ+=，得ln y x t λ=+，即v λx t =+.()()()121122114ˆ0.018770iii ii x x v v x x λ==--==≈-∑∑， ˆˆ 4.20.01820 3.84tv x λ=-=-⨯=， 所以v 关于x 的经验回归方程为0.01838ˆ.4vx +=， 所以0.0134ˆln 8.8x y=+，即0.018 3.84ˆe x y +=.(ii)若下一年销售额y 需达到90亿元，则由0.018 3.84ˆe x y+=，得0.018 3.8490e x +=， 又 4.4998e 90≈，所以4.49980.018 3.84x ≈+， 所以 4.4998 3.8436.660.018x -≈≈，所以预测下一年的研发资金投入量约为36.66亿元.5．(2021·全国·高二课时练习)噪声污染已经成为影响人们身体健康和生活质量的严重问题，为了解声音强度D (单位：dB )与声音能量I (单位：2W cm -⋅)之间的关系，将测量得到的声音强度D 和声音能量I 的数据作了初步处理，得到如图所示的散点图：参考数据：111.0410I -⨯=，45.7D =，11.5W =-，()1022111.5610i i I I-=-=⨯∑，()10210.51i i W W=-=∑，()()101116.8810iii IID D -=--=⨯∑，()()1015.1i i i W W D D =-⋅-=∑，其中lg i i W I =，101110i i W W ==∑.(1)根据散点图判断，11D a b I =+与22lg D a b I =+哪一个适宜作为声音强度D 关于声音能量I 的回归模型？(给出判断即可，不必说明理由)(2)求声音强度D 关于声音能量I 的非线性经验回归方程.(3)假定当声音强度大于60dB 时，会产生噪声污染.城市中某点P 处共受到两个声源的影响，这两个声源的声音能量分别是a I 和b I ，且101410a bI I +=.已知点P 处的声音能量等于a I 与b I 之和.请根据(2)中的非线性经验回归方程，判断点P 处是否受到噪声污染，并说明理由.【答案】(1)22lg D a b I =+更适合；(2)ˆ10lg 160.7DI =+；(3)P 会受到噪声污染，理由见解析. 【解析】(1)22lg D a b I =+更适合. (2)设ˆˆD bW a =+，则 ∵()()()10110215.1ˆ100.51iii i i W W D D bW W==--===-∑∑， ∴ˆˆ160.7a D bW=-=， ∴D 关于W 的经验回归方程是ˆ10160.7DW =+，则D 关于I 的非线性经验回归方程是ˆ10lg 160.7DI =+. (3)设点P 处的声音能量为1I ，则1a b I I I =+. ∵101410a bI I +=， ∴()101010141410105910b a a b a b a b a b I I I I I I I I I I I ---=+=++=++≥⎛⎫⎛⎫ ⎪⎝⨯ ⎪⎝⎭⎭(当且仅当10310a I =，93510bI =⨯时等号成立) 根据(2)中非线性经验回归方程，知点P 处的声音强度D 的预报值的最小值，()10min 10lg 910160.710lg960.760D -=⨯+=+>，∴点P 会受到噪声污染.6．(2021·福建·福州三中高二期中)某地从2月20日开始的连续7天的某传染病累计确诊人数如下表：由上述表格得到如下散点图．(1)根据散点图判断lg =+y a b x 与x y c d =⋅(,c d 均为大于0的常数)哪一个更适合作为累计确诊人数y 与天数x 的回归方程类型(给出判断即可，不必说明理由)，并求出y 关于x 的回归方程；(2)3月20日，该地的疾控中心接受了1000份血液样本，假设每份样本的检验结果是阳性还是阴性是相互独立的，且每份样本是阳性的概率是0.6，试剂把阳性样本检测出阳性结果的概率是0.99(试剂存在阳性样本检测不出来的情况，但不会把阴性样本检测呈阳性样本)，求这1000份样本中检测出呈阳性的份数的期望．参考数据：其中11lg ,7i i i i v y v v ===∑参考公式：对于一组数据()()()1122,,,,,,n n u v u v u v ⋯，其回归直线ˆvu αβ=+的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为1221,ni i i ni i u v nuvv u unuβαβ==-==--∑∑，v u αβ=-．【答案】(1)0.253.4710x x y c d y =⋅=⨯； (2)594【解析】(1)由散点图可知，x y c d =⋅更适合作为累计确诊人数y 与天数x 的回归方程类型. 把x y c d =⋅两边取对数，得lg lg lg y c x d =+， 令lg v y =，则lg lg v c x d =+，1(1234567)47x =++++++=，7211.54140i i v x ===∑，， 7172221750.1274 1.54lg 0.25140747i i i i i x v xvd x x==--⨯⨯===-⨯-∑∑，所以lg 1.540.2540.54c =-⨯=，则0.540.25v x =+， 所以y 关于x 的回归方程为0.253.4710x y =⨯； (2)设这1000份样本中检测出呈阳性的份数为X ， 每份样本检测出阳性的概率为0.60.990.594P =⨯=， 由题意可知，(10000.594)XB ，，所以()10000.594594E X =⨯=份.故这1000份样本中检测出呈阳性的份数的期望为594.7．(2021·山西太原·高二期中(文))为了更好的指导青少年健康饮食，某机构调查了本地区不同身高的未成年男性，得到他们的体重的平均值，并对数据作了初步处理，得到下面的散点图及一些统计量的值．表中ln i i w y =(1)根据散点图判断，可采用x y a b =⋅作为这个地区未成年男性体重y 千克与身高x 厘米的回归方程．利用表中数据建立y 关于x 的回归方程；(2)若体重超过相同身高男性体重平均值的1.2倍为偏胖，低于0.8倍为偏瘦，那么该地区一名身高为175厘米，体重为78千克的在校男生的体重是否正常？ 参考数据：0.020.71751.02,2,1.0231.99e e ===． 参考公式：对于一组数据()()()1122,,,,,,n n u v u v u v ，其回归直线v u αβ=+的斜率和截距的最小二乘估计分别为()()()121ˆˆˆ,nii i nii uu v v v u uu βαβ==--==--∑∑．【答案】(1)2 1.02x y =⨯；(2)体重偏胖. 【解析】(1)由x y a b =⋅，得ln ln ln y a x b =+⋅， 设ˆˆˆw cx d=+，由表格中数据，得801ˆ0.02400050c ===， ˆ 3.40.021350.7d=-⨯=， 则0.70.02ln 0.7,ln 0.02,2, 1.02a b a e b e ======， 则y 关于x 的回归方程为2 1.02x y =⨯．(2)当175x =时，1752 1.02231.9963.98y =⨯=⨯=，因为63.98 1.276.77678⨯=<，所以该名在校男生的体重偏胖．。
一元线性回归模型习题及答案
一元线性回归模一、单项选择、变量之间的关系可以分为两大_________函数关系与相关关线性相关关系和非线性相关关正相关关系和负相关关简单相关关系和复杂相关关、相关关系是_________变量间的非独立关变量间的因果关变量间不确定性的依存关变量间的函数关、进行相关分析时的两个变_________都是随机变都不是随机变一个是随机变量，一个不是随机变随机的或非随机都可、表之间真实线性关系的_________的估计、参具备有效性是_________为最va)=va－为最－、对，表示估计标准误差表示回归值，_________（－）＝时－）＝时－）为最＝时－）为最＝时+，则普通最小二乘法确定、设样本回归模型的公式中，错的_________?--nX-n+，表示估计标准误差表示相关系数，则、对_________＝时r=＝时r=-＝时r=＝时，r=r=-351.5台）之间的回归方程，台）与单位产品成本、产量，_________这说产量每增加一台，单位产品成本增35产量每增加一台，单位产品成本减1.产量每增加一台，单位产品成本平均增35产量每增加一台，单位产品成本平均减1.中表_________、在总体回归直1增加一个单位时增个单增加一个单位时平均增个单增加一个单位时增个单增加一个单位时平均增个单＝服进行检验时，通常假、对回归模_________1t(n-2t(n 表示实际观测值1、表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则_________（－）（－）（－）＝最＝最－表示实际观测值、表估计回归值，则下列哪项成1OL_________＝，则样本回归直线通过估计经典线性模、OL1________（（（（表示实际观测值、表估计回归值，则得到的样本回归直OL1OL满_________（－）（－）－（－）＝，的显著性水个观测值的样本估计模、用一组0.031下的显著性检验，显著地不等于零的条件是其统计大_________t0.05(30t0.025(30t0.05(28t0.025(281、已知某一直线回归方程的判定系数0.6，则解释变量与被解释变量间的线性关系数_________0.60.0.0.3_________的取值范围、相关系18-的取值范围_________1、判定系R-RRR越大，分布的离散度越大，水平上，总2、某一特定_________预测区间越宽，精度越预测区间越宽，预测误差越预测区间越窄，精度越预测区间越窄，预测误差越2、如在统计上独立，则相关系数等_________时，_________统计量的关系可知，2、根据决定系-＝A中、生产函2_________是弹是弹B.A是弹是弹D.C.所用的统计、回归模中，关于检2，下列说法正确的_________Va服服服服中表、在二元线性回归模2_________X不变时X每变动一个单的平均变动X不变时X每变动一个单的平均变动XX都保持不变时的平均变动XX都变动一个单位时的平均变动、在双对数模中的含义lll_________2关的增长的增长速关关的边际倾的弹关2、根据样本资料已估计得出人均消费支对人均收的回归模型，这表明人均收入每增％，人均消费支出将增2.00.7l_________7.0.70.2、按经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，_________与残差项不相与随机误差项不相与回归值不相与被解释变量不相=时_________2、根据判定系统计量的关系可知，A.F=B.FC.F=D.F=3、下面说法正确的_________A内生变量是非随机变B前定变量是随机变C外生变量是随机变D外生变量是非随机变3、在具体的模型中，被认为是具有一定概率分布的随机变量_________A内生变B外生变C虚拟变D前定变3、回归分析中定义_________A解释变量和被解释变量都是随机变B解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变C解释变量和被解释变量都为非随机变解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变D3、计量经济模型中的被解释变量一定_________．控制变．政策变．内生变．外生变二、多项选择、指出下列哪些现象是相关关_________AC家庭消费支出与收商品销售额与销售量、销售价物价水平与商品需求小麦高产与施肥学习成绩总分与各门课程分＝、一元线性回归模的经典假设包ABCD_________varcovCo(0表示实际观测值、OL估计回归值表示残差，则回归直线满表_________AB通过样本均值点（）cov(,)=?表OL估计回归值表示随机误差项表示残差。
计量经济学章节练习题(第二章 一元线性回归模型)已改
第二章 一元线性回归模型一、单项选择题1、表示X 与Y 之间真实线性关系的是【 】A tt X Y 10ˆˆˆββ+= B E t t X X Y 10)(ββ+= C t t t u X Y ++=10ββ D t t X Y 10ββ+=2、参数β的估计量βˆ具备有效性是指【 】 A Var(βˆ)=0 B Var(βˆ)为最小 C (βˆ－β)＝0 D (βˆ－β)为最小 3、设样本回归模型为i i i e X Y ++=10ˆˆββ，则普通最小二乘法确定的iβˆ的公式中，错误的是【 】 A∑∑---=21)())((ˆX X Y Y X X ii iβ B ∑∑∑∑∑--=221)(ˆi ii i i i X X n Y X Y X n βC ∑∑-⋅-=221)(ˆX n X YX n Y X ii i β D 21ˆxii i i Y X Y X n σβ∑∑∑-= 4、对于ii i e X Y ++=10ˆˆββ，以σˆ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有【 】 A σˆ=0时，r ＝1 B σˆ=0时，r ＝－1 C σˆ=0时，r ＝0 D σˆ=0时，r ＝1 或r ＝－1 5、产量（X ，台）与单位产品成本（Y ， 元/台）之间的回归方程为Yˆ＝356－1.5X ，这说明【 】A 产量每增加一台，单位产品成本增加356元B 产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元C 产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元D 产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元6、在总体回归直线E X X Y 10)(ββ+=中，1β表示【 】 A 当X 增加一个单位时，Y 增加1β个单位B 当X 增加一个单位时，Y 平均增加1β个单位C 当Y 增加一个单位时，X 增加1β个单位D 当Y 增加一个单位时，X 平均增加1β个单位7、对回归模型t t t u X Y ++=10ββ进行统计检验时，通常假定t u 服从【 】 A N （0，2i σ） B t(n-2) C N （0，2σ） D t(n)8、以Y 表示实际观测值，Yˆ表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使【 】 A )ˆ(iiYY -∑＝0 B 2)ˆ(iiY Y -∑＝0 C)ˆ(iiYY -∑为最小 D 2)ˆ(iiY Y -∑为最小9、设Y 表示实际观测值，Yˆ表示OLS 回归估计值，则下列哪项成立【 】 A Y Y=ˆ B Y Y =ˆ C Y Y=ˆ D Y Y =ˆ 10、用普通最小二乘法估计经典线性模型t t t u X Y ++=10ββ，则样本回归线通过点【 】A （X ，Y ）B (X ，Y ˆ)C (X ，Yˆ) D (X ，Y ) 11、以Y 表示实际观测值，Yˆ表示回归估计值，则用普通最小二乘法得到的样本回归直线 ii X Y 10ˆˆˆββ+=满足【 】 A )ˆ(iiYY -∑＝0 B 2)ˆ(Y Y i-∑＝0 C2)ˆ(iiY Y -∑＝0 D2)(Y Y i-∑＝012、用一组有30个观测值的样本估计模型t t t u X Y ++=10ββ，在0.05的显著性水平下对1β的显著性作t 检验，则1β显著地不等于零的条件是其统计量t 大于【 】A 05.0t （30）B 025.0t （30）C 05.0t （28）D 025.0t （28）13、已知某一直线回归方程的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的相关系数可能为【 】A 0.64B 0.8C 0.4D 0.32 14、相关系数r 的取值范围是【 】A r ≤－1B r ≥1C 0≤ r ≤1D －1≤ r ≤1 15、判定系数2R 的取值范围是【 】A 2R ≤－1B 2R ≥1C 0≤2R ≤1D －1≤2R ≤1 16、某一特定的X 水平上，总体Y 分布的离散度越大，即2σ越大，则【 】 A 预测区间越宽，精度越低 B 预测区间越宽，预测误差越小 C 预测区间越窄，精度越高 D 预测区间越窄，预测误差越大 17、在缩小参数估计量的置信区间时，我们通常不采用下面的那一项措施【 】 A 增大样本容量 n B 提高置信水平C 提高模型的拟合优度D 提高样本观测值的分散度18、对于总体平方和TSS 、回归平方和ESS 和残差平方和RSS 的相互关系，正确的是【 】 A TSS>RSS+ESS B TSS=RSS+ESS C TSS<RSS+ESS D TSS 2=RSS 2+ESS 219、对样本相关系数r ，以下结论中错误．．的是【 】 A r 越接近于1，Y 与X 之间线性相关程度越高 B r 越接近于0，Y 与X 之间线性相关程度越弱 C -1≤r ≤1D 若r=0，则X 与Y 独立20、若两变量x 和y 之间的相关系数为-1，这说明两个变量之间【 】 A 低度相关 B 不完全相关 C 弱正相关 D 完全相关21、普通最小二乘法要求模型误差项u i 满足某些基本假定，下列结论中错误的是【 】。
一元线性回归模型(习题与解答)
要求： ，即条件期望值； （1）对每一收入水平，计算平均的消费支出，E（Y︱Xi）
5
（2）以收入为横轴、消费支出为纵轴作散点图； （3）在散点图中，做出（1）中的条件均值点； （4）你认为 X 与 Y 之间、X 与 Y 的均值之间的关系如何？ （5）写出其总体回归函数及样本回归函数；总体回归函数是线性的还是非线性的？ 2-24．根据上题中给出的数据，对每一个 X 值，随机抽取一个 Y 值，结果如下：
•
∧
∑ ( n − xW ) y
i =1 i
n
Байду номын сангаас
1
i
这
里 Wi =
xi
∑ xi
•
2
，i=1，2，…，n。 2-15．已知两个量 X 和 Y 的一组观察值（xi，yi） 证明：Y 的真实值和拟合值有共同的均值。 因为散点图上的点 （ Ci ， Yi ） 2-16． 一个消费分析者论证了消费函数 C i = a + bYi 是无用的， 不在直线 C i = a + bYi 上。他还注意到，有时 Yi 上升但 Ci 下降。因此他下结论：Ci 不是 Yi 的函数。请你评价他的论据（这里 Ci 是消费，Yi 是收入） 。 2-17．证明：仅当 R2=1 时，y 对 x 的线性回归的斜率估计量等于 x 对 y 的线性回归的斜率 估计量的倒数。 2-18．证明：相关系数的另一个表达式是： r = 系数的估计值，Sx、Sy 分别为样本标准差。 2-19．对于经济计量模型： Yi = b0 + b1 X i + u i ，其 OLS 估计参数 b1 的特性在下列情况下 会受到什么影响： （1）观测值数目 n 增加； （2）Xi 各观测值差额增加； （3）Xi 各观测值近 似相等； （4）E（u2）=0 。 2-20．假定有如下的回归结果： Yt = 2.6911 − 0.4795 X t ，其中，Y 表示美国的咖啡的消费 量（每天每人消费的杯数） ，X 表示咖啡的零售价格（美元/杯） ，t 表示时间。
8.2 一元线性回归模型及其应用 (专项训练)-【新教材】2020-2021学年人教A版(2019)
高二数学下学期 一元线性回归模型及其应用专项训练一、单选题（共12题；共60分）1．已知两个变量x 和y 之间具有线性相关关系，5次试验的观测数据如下：那么变量y 关于x 的线性回归方程只可能是( ) A ．y ＝0.575x －14.9 B ．y ＝0.572x －13.9 C ．y ＝0.575x －12.9D ．y ＝0.572x －14.92．在生物学上，有隔代遗传的现象.已知某数学老师的体重为62kg ，他的曾祖父、祖父、父亲、儿子的体重分别为58kg 、64kg 、58kg 、60kg .如果体重是隔代遗传，且呈线性相关，根据以上数据可得解释变量x 与预报变量y 的回归方程为y bx a =+，其中0.5b =，据此模型预测他的孙子的体重约为（ ） A ．58kgB ．61kgC ．65kgD ．68kg3．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5次试验，得到5组数据：()()()()()1122334455,,,,,,,,,x y x y x y x y x y ，据收集到的数据可知12345100x x x x x ++++=，由最小二乘法求得回归直线方程为ˆ0.6754.8yx =+，则12345y y y y y ++++的值为（ ） A ．68.2B ．341C ．355D ．366.24．为了研究某班学生的数学成绩x （分）和物理成绩y （分）的关系，从该班随机抽取10名学生，根据测量数据的散点图可以看出y 与x 之间有线性相关关系，设其回归直线方程为ˆˆˆybx a =+．已知101750ii x==∑，101800i i y ==∑，ˆ 1.2b=，该班某学生的物理成绩为86，据此估计其数学成绩约为（ ） A ．81 B ．80 C ．93 D ．945．由一组样本数据()()()1122,,,,,,n n x y x y x y 得到的回归直线方程为ˆybx a =+，那么下面说法不正确是（ ）A ．直线ˆybx a =+必经过点(,)x yB ．直线ˆybx a =+至少经过点()()()1122,,,,,,n n x y x y x y 中的一个C ．直线ˆybx a =+的斜率为2121ni i i i n i y nxy xx x n ==--∑∑D ．直线ˆybx a =+和各点()()()1122,,,,,,n n x y x y x y 的总偏差()21ni i i y bx a =-+⎡⎤⎣⎦∑是该坐标平面上所有直线与这些点的偏差中最小的直线6．已知某产品的销售额y 与广告费用x 之间的关系如下表：若求得其线性回归方程为 6.5ˆˆyx a =+，其中ˆˆa y bx =-，则预计当广告费用为6万元时的销售额是（） A ．42万元B ．45万元C ．48万元D ．51万元7．某研究员为研究某两个变量的相关性，随机抽取这两个变量样本数据如下表：若依据表中数据画出散点图，则样本点(,)(1,2,3,4,5)i i x y i =都在曲线1y =附近波动.但由于某种原因表中一个x 值被污损，将方程1y =作为回归方程，则根据回归方程1y =和表中数据可求得被污损数据为（ ） A ． 4.32-B ．1.69C ．1.96D ．4.328．某公司在2014~2018年的收入与支出情况如下表所示：根据表中数据可得回归直线方程为0.7y x a =+，依此估计如果2019年该公司收入为8亿元时的支出为（ ） A ．4.502亿元 B ．4.404亿元 C ．4.358亿元D ．4.856亿元9．下列说法：①对于独立性检验，2χ的值越大，说明两事件相关程度越大；①以模型kx y ce =去拟合一组数据时，为了求出回归方程，设ln z y =，将其变换后得到线性方程0.34z x =+，则c ，k 的值分别是4e和0.3；①根据具有线性相关关系的两个变量的统计数据所得的回归直线方程y a bx =+中，2b =，1x =，3y =，则1a =；①通过回归直线y bx a =+及回归系数b ，可以精确反映变量的取值和变化趋势，其中正确的个数是（ ） A ．1B ．2C ．3D ．410．在某次试验中，实数x ，y 的取值如下表：若x 与y 之间具有较好的线性相关关系，且求得线性回归方程为1y x =+，则实数m 的值为 A ．1.6B ．1.7C ．1.8D ．1.911．某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价，将该产品事先拟订的价格进行试销，得到如下数据．由表中数据求得线性回归方程ˆˆ4=-+y x a ，则15＝x 元时预测销量为A ．45件B ．46件C ．49件D ．50件12．为预测某种产品的回收率y ，需要研究它和原料有效成分的含量x 之间的相关关系，现取了8组观察值．计算得8152ii x==∑，81228i i y ==∑，821478ii x ==∑，811849i i i x y ==∑，则y 对x 的回归方程是( )A ．y ＝11.47＋2.62xB ．y ＝－11.47＋2.62xC ．y ＝2.62＋11.47xD ．y ＝11.47－2.62x二、填空题（共4题；共20分）13．蟋蟀鸣叫声可以说是大自然的音乐，殊不知蟋蟀鸣叫的频率P （每分钟鸣叫的次数）与气温T （单位：①）有着很大的关系.某观测人员根据下表中的观测数据计算出P 关于T 的线性回归方程 5.2168P T =-，则下表中k 的值为______.14．对具有线性相关关系的变量x ，y ，测得一组数据如表：根据上表，利用最小二乘法得它们的回归直线方程为ˆˆ10.5yx a =+，据此模型预测，当10x =时，y 的估计值是__________．15．一商场对每天进店人数和商品销售件数进行了统计，得到如下表：据上表预测：当进店人数为90时，商品销售件数为（结果保留整数）______．参考数据：ˆ25,15.43,0.78,x y b y bxa ====+． 16．商场为了了解毛衣的月销售量y (件)与月平均气温()x C ︒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，其数据如表，由表中数据算出线性回归方程ˆˆ2yx a =-+，气象部门预测下个月的平均气温约为24C ︒，据此估计商场下个月毛衣销售量约为________件．三、解答题（共4题；共20分）17．爱心蔬菜超市为确定某种蔬菜的日进货量，需了解日销量y （单位：kg ）随上市天数x 的变化规律.工作人员记录了该蔬菜上市10天来的日销量i y 与上市天数(1,2,,10)i x i =⋅⋅⋅的对应数据，并对数据做了初步处理，得到如图的散点图及一些统计量的值：表中ln (1,2,,10)i i t x i ==⋅⋅⋅.（1）根据散点图判断y a bx =+与ln y c d x =+哪一个更适合作为日销量y 关于上市天数x 的回归方程（给出判断即可，不必说明理由）？（2）根据（1）中的判断结果及表中数据，求日销量y 关于上市天数的回归方程，并预报上市第12天的日销量.附：①ln 20.7≈，ln3 1.1≈.①对于一组数据()11,x y ，()22,x y ，…，(),n n x y ，其回归直线y bx a =+中的斜率和截距的最小二乘估计分别为：()()()121nii i nii xx y yb xx==--=-∑∑，a y bx =-.18．为了实现绿色发展，避免浪费能源，某市政府计划对居民用电实行阶梯收费的方法．为此，相关部门随机调查了20户居民六月分的月用电量（单位：kwh ）和家庭月收入（单位：方元）月用电量数据如下18，63，72，82，93，98，106，10，18，130，134，139，147，163，180，194，212，237，260，324家庭月收入数据如下0.21，0.24，0.35，0．40，0.52，0.60，0.58，0.65，0．65，0.63，0.68，0.80，0.83，0.93，0.97，0.96，1.1，1.2，1.5，1.8（1）根据国家发改委的指示精神，该市实行3阶阶梯电价，使7%的用户在第一档，电价为0.56元/kwh ，20%的用户在第二档，电价为0.61元/kwh ，5%的用户在第三档，电价为0.86元/kwh ，试求出居民用电费用Q 与用电量x 间的函数关系式；（2）以家庭月收入t 为横坐标，电量x 为纵坐标作出散点图（如图）求出x 关于t 的回归直线方程（系数四舍五入保留整数）；（3）小明家庭月收入7000元，按上述关系，估计小明家月支出电费多少元？19．为利于分层教学，某学校根据学生的情况分成了A ，B,C 三类，经过一段时间的学习后在三类学生中分别随机抽取了1个学生的5次考试成缎，其统计表如下： A 类()52110i i x x=-=∑180≈；B 类()52110i i x x=-=∑60≈；C 类()52110ii xx=-=∑63≈；（1）经计算已知A ，B 的相关系数分别为1045r .=-，2025r .=．，请计算出C 学生的()()112345i i x ,y ,,,,=的相关系数，并通过数据的分析回答抽到的哪类学生学习成绩最稳定；（结果保留两位有效数字，r 越大认为成绩越稳定）（2）利用（1）中成绩最稳定的学生的样本数据，已知线性回归直线方程为62ˆˆy .x a =+，利用线性回归直线方程预测该生第十次的成绩．附相关系数()()niix x y y r --=∑ˆˆˆybx a =+，()()niix x y y ˆb--=∑，ˆˆay bx =-． 20．近期，某公交公司分别推出支付宝和微信扫码支付乘车活动，活动设置了一段时间的推广期，由于推广期内优惠力度较大，吸引越来越多的人开始使用扫码支付，某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次，用x 表示活动推出的天数，y 表示每天使用扫码支付的人次（单位：十人次），绘制了如图所示的散点图：（I ）根据散点图判断在推广期内， y a b x =+与xy c d =⋅（c ，d 为为大于零的常数）哪一个适宜作为扫码支付的人次y 关于活动推出天数x 的回归方程类型？（给出判断即可，不必说明理由） （①）根据（I ）的判断结果求y 关于x 的回归方程，并预测活动推出第8天使用扫码支付的人次. 参考数据：其中lg i i v y =，7117i i v v ==∑附：对于一组数据()11,u v ，()22,u v ，…，(),n n u v ，其回归直线ˆˆˆva u β=+的斜率和截距的最小二乘估计分别为：1221ˆni i i nii u v nuvunu β==-=-∑∑，ˆˆav u β=-．参考答案1．A 【详解】由表格易知140x =，65.6y =，根据线性回归方程y bx a =+必过样本中心点，代入检验只有0.57514.9y x =-适合，故选A.2．B 【详解】由已知，体重是隔代遗传，且呈线性相关，得出数据，()58,58，()64,62，()58,60， 所以()(),=60,60x y ，代入y bx a =+，其中0.5b =，求得=30a ， 即0.530y x =+.62x =时， 0.56230y =⨯+=61.故选：B 3．B 【详解】12345100x x x x x ++++=，故20x =，则0.6754.868.2y x =+=，故123455341y y y y y y =+=+++. 故选：B. 4．B 【详解】1017510ii x x===∑，1018010ii yy ===∑，故ˆ10a y bx =-=-，即ˆ 1.210yx =-， 当86y =时，86 1.210x =-，解得80x =. 故选：B . 5．B 【详解】对于A ，回归直线必过样本中心点，即ˆybx a =+必过(),x y ，A 正确；对于B ，回归直线描述样本点的变化趋势和相关关系，未必经过样本点，B 错误；对于C ，由最小二乘法知：1221ˆni i i i n i y nx x n by xx ===--∑∑，C 正确；对于D ，回归直线是所有直线中与样本点离散度最低的，由此可知回归直线的总偏差()21n i i i y bx a =-+⎡⎤⎣⎦∑是该坐标平面上所有直线与这些点的偏差中最小的，D 正确. 故选：B . 6．C 【详解】()10123425x =++++=，()11015203035225y =++++=， 样本点的中心的坐标为()2,22，代入ˆˆa yb x =-，得22 6.529a =-⨯=．y ∴关于x 得线性回归方程为 6.59y x =+．取6x =，可得 6.56948(y =⨯+=万元)． 故选：C ． 7．C 【详解】设缺失的数据为),1,2,3,4,5i x m i ==，则样本(),i i m y 数据如下表所示：其回归直线方程为ˆ1ym =+，由表中数据可得， 11.1 2.1 2.3 3.3 4.2 2.65y =++++=（），由线性回归方程ˆ1ym =+得， 1.6m =， 即10.21 2.2 3.2 1.65++=（），解得 1.96x =.故选:C .8．D【详解】2.2 2.43.8 5.2 6.0 3.925x ++++==，0.2 1.5 2.0 2.5 3.825y ++++== 0.720.7 3.920.744a y x =-=-⨯=-即0.70.744y x =-令8x =，则0.780.744 4.856y =⨯-=故选：D9．C【详解】对于命题①，根据独立性检验的性质知，两个分类变量2χ越大，说明两个分类变量相关程度越大，命题①正确；对于命题①，由kx y ce =，两边取自然对数，可得ln ln y c kx =+，令ln z y =，得ln z kx c =+，0.34z x =+，所以ln 40.3c k =⎧⎨=⎩，则40.3c e k ⎧=⎨=⎩，命题①正确； 对于命题①，回归直线方程y a bx =+中，3211a y bx =-=-⨯=，命题①正确；对于命题①，通过回归直线y bx a =+及回归系数b ，可估计和预测变量的取值和变化趋势，命题①错误.故选C.10．D【详解】 因为14.333,5m x y +==所以14.333145m +=+=，解得 1.9m = 故选D.11．B【详解】 依题意 6.5,80x y ==，代入ˆˆ4=-+yx a 得80 6.54106a =+⨯=，即ˆ4106y x =-+，当15x =时，6010646y =-+=，故选B.12．A【解析】分析：根据公式计算ˆb≈2.62，ˆa ≈11.47，即得结果. 详解：由1221,()ˆˆˆni i i n i i x y nxy b a y bx xn x ==-==--∑∑，直接计算得ˆb ≈2.62，ˆa ≈11.47，所以ˆy＝2.62x ＋11.47.选A. 13．51【详解】 计算()138414239404T =⨯+++=，()110929443644k P k +=⨯+++=， 代入P 与T 的线性回归方程 5.2168P T =-中，得109 5.2401684k +=⨯-，解得51k =. 故答案为：51.14．106.5【详解】 由上表数据可得2+4+5+6+8=55x =，20+40+60+70+==545y 80， 所以ˆ10.55410.55 1.5ay x =-=-⨯=， 所以回归直线方程为ˆ10.5 1.5yx =+， 当10x =时，ˆ10.510 1.5106.5y=⨯+=， 即y 的估计值是106.5，故答案为：106.515．66【详解】数据中心点为()25,15.43，代入回归方程0.78y x a =+，解得 4.07a =-.当90x =时， 66.1366y =≈.故答案为：66.16．10【详解】因为x ＝14×(17＋13＋8＋2)＝10， y ＝14×(24＋33＋40＋55)＝38， 代入ˆˆ2yx a =-+中，得ˆa ＝58， 所以ˆ258yx =-+，令24x = 所以ˆy＝－2×24＋58＝10. 故答案为：1017．（1）ln y c d x =+更适合；（2）5ln 8y x =+，预报值为20.5kg .【详解】（1）由散点图可以判断ln y c d x =+更适合作为日销量y 关于上市天数x 的回归方程.（2）令ln t x =，先建立y 关于t 的线性回归方程y dt c =+. 则()()()101102124.254.84i ii i i t t y y d t t ===-=--=∑∑， 10115.1 1.511010i i t t ====∑， 101155.515.551010ii y y ====∑， 所以15.555 1.518c y dt =-=-⨯=.故y 关于t 的回归方程为58y t =+，即日销量y 关于上市天数x 的回归方程为5ln 8y x =+.当12x =时，5(2ln 2ln3)85(20.7 1.5l 1)n 820.5(k 8g)y x =++≈+==++⨯，所以，上市第12天的日销量的预报值为20.5kg .18．1）()0.56,01800.619,1802600.8674,260x x Q x x x x x ≤≤⎧⎪=-<≤⎨⎪->⎩；（2）ˆ1813x t =+；（3）72.8.【详解】（1）因为2075%15,2095%19⨯=⨯=，所以从用电量数据中得到第一档的临界值为第15个样本，即180，第二档的临界值为第19个样本，即260．因此，所以，()0.56,01800.619,1802600.8674,260.x x Q x x x x x ≤≤⎧⎪=-<≤⎨⎪->⎩，，（2）由于20112880144202i i x x ====∑， 201115,450.782020i i t t ====∑， 122212803.ˆ2201440.78180.6615.2520.78ni i i n i i x t nxt b t nt ==--⨯⨯===-⨯-∑∑, 所以144180.66ˆˆ0.78 3.085a x bt=-=-⨯=， 从而回归直线方程为ˆ1813xt =+． （3）当0.7t =时，1810.73129.7130x =⨯+=≈，()1300.5672.8Q x =⨯=，所以，小明家月支出电费72.8元．19．(1)见解析；(2) 62794ˆy .x .=+；预测第10次的成绩为1414.分 【详解】（1）根据A 、B 、C 抽到的三个学生的数据，求得相应的相关系数分别A 类：3x =，81y =-，则()()5181i ii x x y y =--=-∑，所以81045180r .-≈=- B 类：3x =，89y =，则()()5115i i i x x y y =--=∑，所以1502560r .≈= C 类：3x =，98y =，则()()5162i ii x x y y =--=∑，所以6209863r .≈≈从上述所求相关系数可知，从C 类学生抽到的学生的成绩最稳定（2）由（1）知3x =，98y =，所以98623794ˆa..=-⨯=，所以62794ˆy .x .=+ 当10x =时，1414ˆy .=，所以预测第10次的成绩为1414.分． 20．（I ）x y cd =适合（①）0.540.25ˆ10x y+=， 预测第8天人次347. 【详解】（I ）根据散点图判断，x y c d =⋅适宜作为扫码支付的人数y 关于活动推出天数x 的回归方程类型. （①）因为x y c d =⋅，两边取常用对数得：()1111x gy g c dgc gd x =⋅=+⋅, 设lg ,lg lg y v v c d x =∴=+⋅7214, 1.55,140i i x v x ====∑,∴ 717221750.1274 1.547lg 0.25140742287i ii i i x v x d xx -==--⨯⨯====-⨯-∑∑， 把样本数据中心点(4,1.54)代入lg lg v c d x =+⋅得：lg 0.54c =，ˆ0.540.25v x ∴=+，则10.540.25gy x =+所以y 关于x 的回归方程为0.540.25ˆ10x y+=， 把8x =代入上式得：0.540.258ˆ10347y +⨯==，故活动推出第8天使用扫码支付的人次为347.。
Eviews一元线性回归模型的练习及解答
一元线性回归模型练习中国居民总量消费支出与收入资料（时间序列）：数据均为剔出价格影响的实际数表2年份实际可支配收入（X）实际消费支出（Y）1978 6678.8 3806.71979 7551.6 4273.21980 7944.2 4605.51981 8438 5063.91982 9235.2 5482.41983 10074.6 5983.21984 11565 6745.71985 11601.7 7729.21986 13036.5 8210.91987 14627.7 88401988 15794 9560.51989 15035.5 9085.51990 16525.9 9450.91991 18939.6 10375.81992 22056.5 11815.31993 25897.3 13004.71994 28783.4 13944.21995 31175.4 15476.91996 33853.7 17092.51997 35956.2 18080.61998 38140.9 19364.11999 40227 20989.32000 42946.6 22863.92001 46385.3 24370.12002 51274 26243.22003 57408.1 280352004 64623.1 30306.22005 74580.4 33214.42006 85623.1 36811.2要求：1.建立工作文件“消费支出”模型，并建立序列X、Y。
2.建立X、Y散点图，写出一元线性回归模型。
3.根据结果，对模型进行拟合优度的检验、t检验和F检验。
4.画出预测图和残差图。
答：（1）见工作文件“消费支出”模型。
（2）X 、Y 散点图如下。
根据X 、Y 散点图，可以一元线性回归模型。
一元线性回归模型如下：Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/18/12 Time: 08:16 Sample: 1978 2006 Included observations: 29Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2092.026 335.4415 6.236634 0.0000 X0.4375480.00931146.994480.0000R-squared 0.987922 Mean dependent var 14856.03 Adjusted R-squared 0.987475 S.D. dependent var 9472.097 S.E. of regression 1060.083 Akaike info criterion 16.83655 Sum squared resid 30341926 Schwarz criterion 16.93085 Log likelihood -242.1300 F-statistic 2208.481 Durbin-Watson stat 0.276840 Prob(F-statistic)0.000000X Y 44.003.2092+=t (6.24) ( 46.99 )9879.02=R D.W=0.28 F=2208.48(3)根据可决系数9879.02=R ，说明模型拟合优度高。
一元线性回归模型习题及答案
一元线性回归模型一、单项选择题1、变量之间的关系可以分为两大类__________。
AA 函数关系与相关关系B 线性相关关系和非线性相关关系C 正相关关系和负相关关系D 简单相关关系和复杂相关关系 2、相关关系是指__________。
DA 变量间的非独立关系B 变量间的因果关系C 变量间的函数关系D 变量间不确定性的依存关系 3、进行相关分析时的两个变量__________。
AA 都是随机变量B 都不是随机变量C 一个是随机变量，一个不是随机变量D 随机的或非随机都可以 4、表示x 和y 之间真实线性关系的是__________。
CA 01ˆˆˆt tY X ββ=+ B 01()t t E Y X ββ=+ C 01t t t Y X u ββ=++ D 01t t Y X ββ=+5、参数β的估计量ˆβ具备有效性是指__________。
B A ˆvar ()=0βB ˆvar ()β为最小C ˆ()0ββ－＝ D ˆ()ββ－为最小 6、对于01ˆˆi i iY X e ββ=++，以σˆ表示估计标准误差，Y ˆ表示回归值，则__________。
BA i i ˆˆ0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝B 2iiˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）＝0 C ii ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 D 2iiˆˆ0Y Yσ∑＝时，（－）为最小 7、设样本回归模型为i 01i iˆˆY =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的i ˆβ的公式中，错误的是__________。
DA ()()()ii12i X X Y -Y ˆX X β--∑∑＝B ()i iii122iin X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑＝C ii 122iX Y -nXY ˆX -nX β∑∑＝ D i i ii12xn X Y -X Y ˆβσ∑∑∑＝8、对于i 01i i ˆˆY =X +e ββ+，以ˆσ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有__________。
一元线性回归模型习题与答案
一元线性回归模型习题与答案1、为什么模型中要引入随机扰动项？2、令kid表示一名妇女生育孩子的数目，educ表示该妇女接受过教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为：kid01educ（1）随机扰动项包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。
3、已知回归模型EN，式中E为某类公司一名新员工的起始薪金（元），N为所受教育水平（年）。
随机扰动项的分布未知，其他所有假设都满足。
（1）从直观及经济角度解释和满足线性、无偏性及有效性吗？简单陈述理由。
和（2）OLS估计量（3）对参数的假设检验还能进行吗？简单陈述理由。
2.690.48某，其中，Y表示墨西哥的咖啡消费量4、假定有如下的回归结果：Ytt(每天每人消费的杯数)，某表示咖啡的零售价格(单位：美元／杯)，t表示时间。
问：(1)这是一个时间序列回归还是横截面序列回归做出回归线。
(2)如何解释截距的意义它有经济含义吗如何解释斜率(3)能否求出真实的总体回归函数(4)根据需求的价格弹性定义：弹性=斜率某某／Y，依据上述回归结果，你能求出对咖啡需求的价格弹性吗如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息5、选择一个经济问题，建立一元线性回归模型，利用EView软件进行回归分析，写出详细的分析步骤。
6、令Y表示一名妇女生育孩子的生育率，某表示该妇女接受教育的年数。
生育率对教育年数的简单回归模型为：Y01某（1）随机干扰项包含什么样的因素？他们可能与教育水平相关吗？（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其它条件不变下的影响吗？请解释？Y，使用美国36年的年度7、对于人均存款与人均收入之间的关系式Sttt数据，得到如下估计模型（括号内为标准差）384.1050.067YStt（151.105）（0.011）R0.538（1）的经济解释是什么？(2)和的符号是什么？为什么？（3）你对于拟合优度的看法？2答：1、随机扰动项是模型中表示其它多种因素的综合影响。
5-第11章 回归分析 练习题 统计学
第11章 一元线性回归练习题一、填空题1、拟合简单回归直线最常用的方法是 ，其基本要求是使 达到最小。
2、在简单回归分析中，因变量y 的总离差可以分解为 和 。
3、设SSR=36，SSE=4，n=18，判定系数2R = 。
4、在判定现象相关关系密切程度时，主要用 进行一般性判断，用 进行数量上的说明。
5、在线性回归方程 2.87X 48.53Yˆ+=中，截距项系数48.53的含义是 ，斜率项系数2.87的含义是 。
6、如果从图形上看，两变量之间的关系近似地表现为直线形式，则称这两变量之间存在 关系。
7、回归模型中，对参数β进行显著性检验时，原假设H 是 ，备择假设1H 是 。
8、判定系数的取值范围是 。
9、按某产品产量（千件）与生产费用（万元）之间的相关关系，求得回归方程满足：产量每增加1千件，生产费用将增加2.5万元，当产量为8千件时，生产费用将为26万元。
则直线回归方程为 。
10、反映y 的总变差中由x 和y 的线性关系解释的部分的平方和是 。
二、判断题（共10题，每题1分，共计10分） 1、222i i i i ˆˆ(y y )(y y )(y y )-=-+-∑∑∑，反映了因变量y 的总变异可以分解为两部分，一个好的回归应使等式右端的两部分都小。
( ) 2、用一元线性回归模型中，随机误差项反映的是除了自变量X 以外其他所有因素对因变量Y 的影响。
( ) 3、在一元线性回归模型中对回归系数显著性检验的t 统计量和对因变量与自变量相关系数检验的t 统计量没有关系。
( ) 4、相关系数与回归系数的正负方向是一致的。
( ) 5、根据航班正点率（%）与旅客投诉率（次/万名）建立的回归方程为ˆ 6.020.07yx =-，其中回归系数-0.07，表示航班正点率与旅客投诉率之间是低度相关。
( ) 6、相关系数有正负、有大小，因而它反映的是两现象之间具体的数量变动关系。
( ) 7、当相关系数0r =时，表明现象之间完全无关。
第2章 一元线性回归模型-练习参考
2.10以下回归方程中存在明显错误的有哪些？（1）其中Y为贷款额，X为贷款利率（2）其中Y为消费支出，X为可支配收入（3）其中ER为差错率，T为训练时间（4）其中CPR为资本利润率，CC为资本周转次数（5）其中SR为小时工资，WLR为失业率（6）其中Q为食品消费支出，IN为消费者收入，P为食品消费价格指数【解析】（1）错误。
贷款额与贷款利率之间是负向关系，所以解释变量X贷款利率前的参数估计值应该为负。
（2）错误。
X为可支配收入，则其对应的参数估计值应该在[0,1]范围内，该回归结果参数估计值为1.2345，超出理论范围。
（3）错误。
差错率与训练时间之间是负向关系，所以T训练时间前的参数估计值应该为负。
（4）正确。
（5）错误。
一般宏观经济学理论描述的是SR小时工资变动对WLR失业率的影响关系，即应该将SR小时工资变动作为解释变量更符合经济学原理。
并且二者之间是负相关关系。
（6）正确。
2.12收集2013年中国31省、区、市农村居民人均纯收入X与人均现金消费支出Y的数据，如下表（单位：元）：地区名称纯收入X消费支出Y 地区名称纯收入X消费支出Y北京18337.513470.2湖北8867.05531.1天津15841.010088.6湖南8372.15854.2河北9101.95969.6广东11669.37881.5山西7153.55463.2广西6790.94547.0作内蒙古8595.76763.3海南8342.65090.7辽宁10522.76864.9重庆8332.05057.8吉林9621.26827.6四川7895.35406.1黑龙江9634.16542.1贵州5434.03888.3上海19595.013872.9云南6141.33953.0江苏13597.89486.9西藏6578.22661.5浙江16106.011541.1陕西6502.65420.7安徽8097.95344.9甘肃5107.84393.7福建11184.27552.5青海6196.45506.6江西8781.54910.1宁夏6931.05942.1山东10619.97184.2新疆7296.55519.9河南8475.35353.0资料来源：2014年版《中国统计年鉴》。
一元线性回归模型(习题与解答)
资料来源：总统经济报告，1997，CPI 指数见表 B-60，第 380 页；S&P 指数见表 B-93，第 406 页。
$x +μ $ +β ⑶ yt = α t t $x +μ $+β $t = α ⑷ y t t $x $+β ⑸ yt = α t $x $+β $t = α ⑹ y t $x +μ $+β $t ⑺ yt = α t $x +μ $+β $t $t = α ⑻ y t t = 1,2, L , n t = 1,2, L , n t = 1,2, L , n t = 1,2, L , n t = 1,2, L , n t = 1,2, L , n
（二）基本证明与问答类题型
2
2-4．对于一元线性回归模型，试证明： （1） E ( y i ) = α + β xi （2） D( y i ) = σ
2
（3） Cov( y i , y j ) = 0
i≠ j
2-5．参数估计量的无偏性和有效性的含义是什么？从参数估计量的无偏性和有效性证明过 程说明， 为什么说满足基本假设的计量经济学模型的普通最小二乘参数估计量才具有无偏性 和有效性？ 2-6．对于过原点回归模型 Yi =
3
或债券的收益率；rm 表示有价证券的收益率（用市场指数表示，如标准普尔 500 指数） ；t 表示时间。在投资分析中，β1 被称为债券的安全系数β，是用来度量市场的风险程度的， 即市场的发展对公司的财产有何影响。依据 1956~1976 年间 240 个月的数据，Fogler 和 Ganpathy 得到 IBM 股票的回归方程；市场指数是在芝加哥大学建立的市场有价证券指数：
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A Var()=0B Var( ')为最小C (
—）为最小
4、产量（X,台）与单位产品成本（丫，元/台）之间的回归方程为？i=356—，这说明（）
A产位产品成本减少元
C产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元
D产量每增加一台，单位产品成本平均减少元
则（ ）°
A
?=0时，
(Yi-
-Y)=o
B
?0时，（丫厂
-丫)=0
C
?=0时，
(Yi-
-f）为最小
D
?=0时，（丫-
-丫）2为最小
6、
对于丫：
=?"0
?Xi+ei，以
?表示估计标准误差，
r表示相关系数，
则有（
A
?=0时，
r=1
B?=0时，
r=-1c?=0时，
r=0d?=0时，
r=1或r=-1
)°
5、对于丫0lXi©，以？表示估计标准误差，丫?表示估计值,
、单项选择题
一元线性回归模型
1、变量之间的关系可以分为两大类（）
A函数关系与相关关系
C正相关关系和负相关关系
2、进行相关分析时的两个变量
A都是随机变量
B线性相关关系和非线性相关关系
D简单相关关系和复杂相关关系
）°
B都不是随机变量
C一个是随机变量，一个不是随机变量
?
3、参数的估计量？具备有效性是指（
D随机的或非随机都可以
7、设丫表示实际观测值,
7表示OLS估计回归值丫则下列哪项焙
)
A^?=YB丫=丫
8C用丫&S古计经典线性模型丫尸0
A（X，丫）B（X，丫）
C（X，丫?）D（X，丫）
C丫=丫D丫？=丫
iXi+ui，则样本回归直线通过点（）
A（X，Y）B（X，丫）
C（X，丫）D（X，丫）