线性回归分析练习题分析

线性回归分析练习题分析

§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．③④3．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．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．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具有线性相关关系，则线性回归方程是____________________．

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：

若加工时间y与零件个数x之间有较好的相关关系．

(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．

11．在一段时间内，分5次测得某种商品的价格x(万元)和需求量

y(t)之间的一组数据为：

已知∑5

i＝1x i y i＝62，∑

i＝1

x2i＝16.6.

(1)画出散点图；

(2)求出y对x的线性回归方程；

(3)如果价格定为1.9万元，预测需求量大约是多少？(精确到0.01 t)．

12．某运动员训练次数与运动成绩之间的数据关系如下：

(1)作出散点图；

(2)求出回归方程；

(3)计算相关系数并进行相关性检验；

(4)试预测该运动员训练47次及55次的成绩．

三、探究与拓展

13．从某地成年男子中随机抽取n个人，测得平均身高为x＝172 cm，标准差为s x＝7.6 cm，平均体重y＝72

kg，标准差s y＝15.2 kg，相关系数r＝l xy

l xx l yy

＝0.5，

求由身高估计平均体重的回归方程y＝β0＋β1x，以及由体重估计平均身高的回归方程x＝a＋by.

答案

1．A 2.B 3.D 4.A 5.D 6.C 7．0 8.y ＝－11.3＋36.95x 9．450

10．解 (1)由表中数据，利用科学计算器得 x ＝2＋3＋4＋54＝3.5，

y ＝2.5＋3＋4＋4.54

＝3.5，

∑4i ＝1x i y i ＝52.5，∑4i ＝1x 2i ＝54， b ＝∑4

i ＝1x i y i －4x y ∑4i ＝1x 2i －4

x

2

＝52.5－4×3.5×3.554－4×3.52

＝0.7， a ＝y －b x ＝1.05，

因此，所求的线性回归方程为y ＝0.7x ＋1.05.

(2)将x ＝10代入线性回归方程，得y ＝0.7×10＋1.05＝8.05(小时)，即加工10个零件的预报时间为8.05小时． 11．解 (1)散点图如下图所示：

(2)因为x ＝15×9＝1.8，y ＝15×37＝7.4，∑5i ＝1x i y i ＝62，∑5i ＝1x 2i ＝16.6，

所以b ＝∑5

i ＝1x i y i －5x y

∑5i ＝1x 2i －5x 2＝62－5×1.8×7.416.6－5×1.82＝－11.5， a ＝y －b x ＝7.4＋11.5×1.8＝28.1， 故y 对x 的线性回归方程为y ＝28.1－11.5x . (3)y ＝28.1－11.5×1.9＝6.25(t)．

所以，如果价格定为1.9万元，则需求量大约是6.25 t. 12．解 (1)作出该运动员训练次数x 与成绩y 之间的散点

图，如下图所示，由散点图可知，它们之间具有线性相关关系．

(2)列表计算：

次数x i

成

绩y i

x2i y2i x i y i

3030900900900

3334

1

089

1

156

1

122

3537

1

225

1

369

1

295

3739

1

369

1

521

1

443

3942

1

521

1

764

1

638