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1、例例 1 1 为研究某一化学反应过程中，温度对产品得率的影响，()xC(%)Y测得数据如下：温度()xC100110120130140150160170180190得率(%)Y45515461667074788589这里自变量是普通变量，是随机变量。画出散点图如下：xY由散点图大致可以看出与的相关关系可用线性函数近似地Yx( )xabx描述，其中为取确定值时的数学期望。( )xxYyabx111122211111()()()() ()()1nnnniiiiii iiii nnniii iiinnii iinxYxYxx YY b nxxxxbaYxYbxnn 22211122211111111
2、()()1()()1()()()()nnnxxiii iii nnnyyiii iii nnnnxyiiiiii iiiiSxxxxnSyyyynSxxyyx yxyn例 2某调查公司为考察广告投入对公司销售额的影响，随机选择 10 家公司进行了广告宣传和销售额数据资料的搜索，将搜集到月广告投入费和平均销售额的数据，编制成相关表，见表 91。表表 9-1 月广告投入费和平均销售额的相关表月广告投入费和平均销售额的相关表 单位：万元月广告投入费月均销售额8.09.09.5 10.0 10.8 11.0 11.0 12.0 12.0 13.0300 310 400 420 430 500 300 400 600 580求：1 回归方程2 相关系数例 3 某企业 2004 年 110 月份产量与制造费用情况，见表 93。解：（1）绘制相关图。设制造费用为y，产量为x，建立直角坐标，绘制相关图（图略） 。由散点图形看出两者的线性关系，可以配合简单直线回归方程。（2）建立直线回归方程：yabx表表 9-3 制造费用回归分析计算表制造费用回归分析计算表月份产量(万件) x费用(万元) y13.605.2524.055.4334.275.6444.586.1554.605.8564.856.1375.236.3885.406.6095.586.71105.906.89合计48.0661.03
