达标人数 | 未达标人数 | 合计 | |
甲校 | 48 | 62 | 110 |
乙校 | 52 | 38 | 90 |
合计 | 100 | 100 | 200 |
若要考察体育达标情况与学校是否有关系最适宜的统计方法是( )
专业\性别 | 非统计专业 | 统计专业 |
男 | 13 | 10 |
女 | 7 | 20 |
为了判断主修统计专业是否与性别有关系,根据表中的数据,得到
,因为k≥3.841,所以判定主修统计专业与性别有关系,那么这种判断出错的可能性为.
使用年限x | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
维修费用y | 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
若由资料知y对x呈线性相关关系,试求:
.
并说明模型的拟合效果.
,②
拟合,得到回归方程分别为
,
,作残差分析,如表:身高 | 60 | 70 | 80 | 90 | 100 | 110 |
体重 | 6 | 8 | 10 | 14 | 15 | 18 |
| 0.41 | 0.01 |
| 1.21 |
| 0.41 |
|
| 0.07 | 0.12 | 1.69 |
|
|
附:对于一组数据
,
,…
,其回归直线
的斜率和截距的最小二乘法估计分别为
,
.
(Ⅰ)求表中内实数
的值;
(Ⅱ)根据残差比较模型①,②的拟合效果,决定选择哪个模型;
(Ⅲ)残差大于
的样本点被认为是异常数据,应剔除,求剔除后对(Ⅱ)所选择的模型重新建立的线性回归方程,并检验一数据点身高
,体重
是否为异常数据.(结果保留到小数点后两位)