《高中数学 3.1回归分析的基本思想及其初步应用课后训练 新人教A版选修2-3》由会员分享，可在线阅读，更多相关《高中数学 3.1回归分析的基本思想及其初步应用课后训练 新人教A版选修2-3（6页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、最新海量高中、初中教学资料尽在金锄头文库【优化设计】2015年高中数学 归分析的基本思想及其初步应用课后训练 新人教 x和 、乙两位同学各自独立地做了 100次和 150次试验,并且利用最小二乘法,求得回归直线分别为 s,对变量 t,则下列说法正确的是( )s,t)交点不一定是( s,t)过样本中心点( s,t),但斜率不确定 x,xi,i=1,2,8),其回归直线方程为 x+,且x1+(y1+6,则实数等于( )A. x1+(y1+6,得 x+过样本点(),则,解得 ) 相关指数 ,说明模型的拟合效果越好; 在线性回归模型中, ,表示解释变量和预报变量的线性相关关系越强; 若残差图中个别点的
2、残差比较大,则应确认在采集样本点的过程中是否有人为的错误或模型是否恰当 回归分析的相关概念知 都正确 生体重 y(单位:身高 x(单位:有线性相关关系,根据一组样本数据( xi,i=1,2,n),用最小二乘法建立的回归方程为 =列结论中不正确的是( ) 其体重约增加 70 可断定其体重必为 回归方程为 =y随 以 y与 最小二乘法建立回归方程的过程知 x+x+),所以回归直线过样本点的中心();利用回归方程可以估计总体,所以 答案:x,x 0 1 3 4y x,回归方程为 =则等于( ) 已知得 =2,=回归直线过点(),则 +=次模拟考试中,其英语作文的减分情况如下表:考试次数 x 1 2
3、3 4所减分数 y 3 其线性回归方程为( )A.=.=.=题意可知,所减分数 以排除 +2+3+4)=减分数的平均数为(4 +3+回归直线应该过点(2 代 入选项验证可知直线 y=选 察散点图发现样本点集中于某一条指数曲线 y=z=ln y,求得回归直线方程为 =该模型的回归方程为 . 解析: 由 z=ln y,= = =y=c(b0)的函数转化成线性函数的方法是:令 ,则得到方程 ,其函数图象是一条直线 . 答案: t=y=at+某周内纯获利 y(单位:元)与该周每天销售这种服装件数 x 3 4 5 6 7 8 9y 66 69 73 81 89 90 91最新海量高中、初中教学资料尽在金
4、锄头文库(1)求样本中心点;(2)画出散点图;(3)求纯获利 解:(1) =6,79 样本中心点为(6,79 (2)散点图如图所示 .(3)因为4 51 以 =集如下数据:天数 x 1 2 3 4 5 6繁殖个数 y 6 12 25 49 95 190(1)用天数作解释变量,繁殖个数作预报变量,作出这些数据对应的散点图;(2)观察散点图是否可用曲线 y=述解释变量与预报变量之间的关系 1)作出散点图,如图所示 .(2)由散点图可以看出散点图可用曲线 y=是令 z=ln y,则数据转化为x 1 2 3 4 5 6z 有 =x,建立 的函数模型与所给数据符合较好的是( )x 1 2 3 4 5 6
5、 7 8 9 10y 2 +x +ln 出散点图(图略),并代入数据检验可知选 x,数据:x 2 3 4 5y 20 9 6 4 2 x, . 解析:画出散点图(图略),图形形如 y=的图象,经检验知 b2 y=y与 0组统计数据的回归模型中, 知残差平方和为 ( 的值为 . 解析:依题意有 -,所以 =2 410 对竞争日益激烈的消费市场,众多商家不断扩大自己的销售市场,以降低生产成本 月份的产品销量(单位:千箱)与单位成本(单位:元)的资料进行线性回归分析,结果如下:=71,=79, 000箱,单位成本约下降 元 . 解析:由题意知 ,71 -()77 x+以销量每增加 1千箱,元 名产品
6、推销员,其工作年限与年推销金额数据如下表:推销员编号 1 2 3 4 5工作年限 x/年 3 5 6 7 9年推销金额 y/万元 2 3 3 4 5(1)求年推销金额 2)若第 6名推销员的工作年限为 11年,试估计他的年推销金额 1)设所求的线性回归方程为 x+,则 =中教学资料尽在金锄头文库所以年推销金额 2)当 x=11时, =1+元) 名推销员的年推销 金额为 今测得 5组数据如下:x )以 出散点图;(2)求 y与 于基本苗数 解:(1 )散点图如图所示 .(2)由图看出,样本点呈条状分布,有比较好的线性相关关系,因此可以用线性回归方程来建立两个变量之间的关系 x+,由题表中数据可得0 34 y与 x=高 x/0 80 90 100 110体重 y/x/30 140 150 160 170体重 y/)试建立 y与 2)如果体重超过相同身高男性体重平均值的 于 么这个地区一名身高 175 重 82 :(1)根据题表中的数据画出散点图如图所示 中教学资料尽在金锄头文库由图可看出,样本点分布在某条指数函数曲线 y=是令 z=ln y,得下表:0 80 90 100 110 120 130 140 150 160 由表中数据可得 z与 +有 =+2)当 x=175时,预报平均体重为=+7564 为 7 2,所以这个男生偏胖 .
