高中数学 第一章 统计案例 1.1 回归分析的基本思想及初步应用(2)练习(含解析)新人教A版选修1-2

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1、回归分析的基本思想及其初步应用(二)班级: 姓名:_1 在判断两个变量y与x是否相关时,选择了4个不同的模型,它们的相关指数R2分别为:模型1的相关指数R2为0.98,模型2的相关指数R2为0.80,模型3的相关指数R2为0.50,模型4的相关指数R2为0.25.其中拟合效果最好的模型是()A模型1 B模型2C模型3 D模型4解析相关指数R2能够刻画用回归模型拟合数据的效果,相关指数R2的值越接近于1,说明回归模型拟合数据的效果越好答案A2 若一组观测值(x1,y1),(x2,y2),(xn,yn)之间满足yibxiaei(i1,2,n),且ei恒为0,则R2为_解析由ei恒为0,知yii,即

2、yii0,故R21101.答案13 已知回归方程,则样本点P(4,271)的残差为_。答案:4 已知线性相关的两变量,的三个样本点A(0,0),B(1,3),C(4,11),若用直线AB作为其预测模型,则点C 的残差是_。答案:,。5 若一组观测值(x1,y1)、(x2,y2)、(xn,yn)之间满足yi=bxi+a+ei (i=1、2. n)若ei恒为0,则R2为 答案:16 已知线性相关的两变量,的三个样本点A(0,0),B(1,3),C(4,11),若用直线AB作为其预测模型,则其相关指数_。答案:,7 现有一个由身高预测体重的回归方程:体重预测值4(磅/英寸)身高130(磅)。其中体重

3、和身高分别以磅和英寸为单位,已知1英寸25 cm,1磅045 kg,则该回归方程应该是_。答案:体重预测值072(kg/ cm)身高585(kg)8某运动员训练次数与成绩之间的数据关系如下:次数x3033353739444650成绩y3034373942464851(1)作出散点图;(2)求出回归方程;(3)作出残差图;(4)计算相关指数R2;(5)试预测该运动员训练47次及55次的成绩解(1)作出该运动员训练次数(x)与成绩(y)之间的散点图,如图所示,由散点图可知,它们之间具有线性相关关系(2)39.25,40.875,12 656,iyi13 180,1.041 5,0.003 88,回

4、归方程为1.0415x0.003 88.(3)作残差图如图所示,由图可知,残差点比较均匀地分布在水平带状区域中,说明选用的模型比较合适(4)计算得相关指数R20.985 5,说明了该运动员的成绩的差异有98.55%是由训练次数引起的(5)由上述分析可知,我们可用回归方程1.041 5x0.003 88作为该运动员成绩的预报值将x47和x55分别代入该方程可得y49和y57.故预测该运动员训练47次和55次的成绩分别为49和57.任务型阅读在江苏高考英语试题中占有较大比重,考题形式以表格形和树状形为主,文章体裁以议论文、说明文为主,文章篇幅往往较长,阅读量大,但结构清晰。该题型综合性很强,思维含量较高,答案既要忠实于原文,又要不局限于原文,原词填空题和词性、词形变换题在逐渐减少,通过归纳总结得出答案的题逐渐增多,另外还有推断作者意图和态度的考题,这必将增加该题型的难度,所以得分一直偏低3

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