线性回归方程 知识点题库

下列说法中不正确的是( )

A . 回归分析中,变量x和y都是普通变量 B . 变量间的关系若是非确定性关系,那么因变量不能由自变量唯一确定 C . 回归系数可能是正的也可能是负的 D . 如果回归系数是负的,y的值随x的增大而减小
设某大学的女生体重y(单位:kg)与身高x(单位:cm)具有线性相关关系,根据一组样本数据()(i=1,2,…,n),用最小二乘法建立的回归方程为=0.85x—85.71,则下列结论其中正确的个数是(   )
① y与x具有负的线性相关关系
② 回归直线过样本点的中心(
③ 若该大学某女生身高增加1cm,则其体重约增加0.85kg
④ 若该大学某女生身高为170cm,则可断定其体重必为58.79kg

A . 0 B . 1 C . 2 D . 3
已知具有线性相关关系的变量y与x之间的一组数据:

x

1

2

3

4

5

y

2

4

6

8

5

若由最小二乘法原理得到回归方程 = x+0.5,则 的值为(  )

A . 0.5 B . 1 C . 1.5 D . 2
某公司的广告费支出x与销售额y(单位:万元)之间有下列对应数据:

x

2

4

5

6

8

y

30

40

60

50

70

由资料显示y对x呈线性相关关系.根据上表提供的数据得到回归方程 中的b=6.5,预测销售额为115万元时约需万元广告费.

已知回归直线方程中斜率的估计值为1.23,样本点的中心(4,5),则回归直线方程为(   )
A . =1.23x+0.08 B . =0.08x+1.23 C . =1.23x+4 D . =1.23x+5
某品牌新款夏装即将上市,为了对新款夏装进行合理定价,在该地区的三家连锁店各进行了两天试销售,得到如下数据:

连锁店

售价 (元)

80

86

82

88

84

90

销量 (件)

88

78

85

75

82

66

附: .

  1. (1) 分别以三家连锁店的平均售价与平均销量为散点,求出售价与销量的回归直线方程
  2. (2) 在大量投入市场后,销量与单价仍然服从(1)中的关系,且该夏装成本价为40元/件,为使该新夏装在销售上获得最大利润,该款夏装的单价应定为多少元?(保留整数)
下表是某工厂 月份电量(单位:万度)的一组数据:

月份

用电量

由散点图可知,用电量 与月份 间有较好的线性相关关系,其线性回归直线方程是 ,则 等于( )

A . 10.5 B . 5.25 C . 5.2 D . 14.5
某市2011年至2017年新开楼盘的平均销售价格(单位:千元/平方米)的统计数据如下表:

年份

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

年份代号

1

2

3

4

5

6

7

销售价格

3

3.4

3.7

4.5

4.9

5.3

6

附:参考公式: ,其中 为样本平均值。

参考数据:  

  1. (1) 求 关于x的线性回归方程;
  2. (2) 利用(1)中的回归方程,分析2011年至2017年该市新开楼盘平均销售价格的变化情况,并预测该市2019年新开楼盘的平均销售价格。
某种产品的广告费支出 与销售额 (单位:万元)之间有如下对应数据:

2

3

5

6

30

40

50

60

  1. (1) 画出散点图;
  2. (2) 求线性回归方程;
  3. (3) 试预测广告费支出为9万元时,销售额多大?
已知某种商品的广告费支出 (单位:万元)与销售额 (单位:万元)之间有如表对应数据根据表中数据可得回归方程 ,其中 ,据此估计,当投入6万元广告费时,销售额约为(    )万元

1

2

3

4

5

10

15

30

45

50

A . 60 B . 63 C . 65 D . 69
已知一组样本数据点 ,用最小二乘法求得其线性回归方程为 .若 的平均数为 ,则 (   )
A . B . C . D .
两个线性相关变量 的统计数据如表:

x

9

9.5

10

10.5

11

y

11

10

8

6

5

其回归直线方程是 ,则相对应于点 的残差为(    )

A . 0.1 B . 0.4 C . 0.3 D . 0.2
某种设备随着使用年限的增加,每年的维护费相应增加 现对一批该设备进行调查,得到这批设备自购入使用之日起,前五年平均每台设备每年的维护费用大致如表:

年份

1

2

3

4

5

维护费 万元

1.1

1.5

1.8

2.2

2.4

求y关于t的线性回归方程;

若该设备的价格是每台5万元,甲认为应该使用满五年换一次设备,而乙则认为应该使用满十年换一次设备,你认为甲和乙谁更有道理?并说明理由.

参考公式:

某电子科技公司由于产品采用最新技术,销售额不断增长,最近 个季度的销售额数据统计如下表(其中 表示 年第一季度,以此类推):

季度

季度编号x

1

2

3

4

5

销售额y(百万元)

46

56

67

86

96

附:线性回归方程: 其中

参考数据: .

  1. (1) 公司市场部从中任选2个季度的数据进行对比分析,求这2个季度的销售额都超过6千万元的概率;
  2. (2) 求 关于 的线性回归方程,并预测该公司 的销售额.
某公司为一所山区小学安装了价值2万元的一台饮用水净化设备,每年都要为这台设备支出保养维修费用,我们称之为设备年度保养维修费.下表是该公司第 年为这台设备支出的年度保养维修费 (单位:千元)的部分数据:

2

3

4

5

6

2.1

3.4

5.9

6.6

7.0

画出散点图如下:

通过计算得 的相关系数 .由散点图和相关系数 的值可知, 的线性相关程度很高.

附: .

  1. (1) 建立 关于 的线性回归方程
  2. (2) 若设备年度保养维修费不超过1.93万元就称该设备当年状态正常,根据(1)得到的线性回归方程,估计这台设备有多少年状态正常?
某试验小组得到6组某植物每日的光照时间 (单位: )和每日平均增长高度 (单位:mm)的数据,现分别用模型① 和模型② 对以上数据进行拟合,得到回归模型,并计算出模型的残差如下表:(模型①和模型②的残差分别为 ,残差

5

6

7

8

9

10

0.4

3.5

5.2

7.0

8.6

10.7

-0.6

0.54

0.28

0.12

-0.24

-0.1

-0.63

1.71

2.10

1.63

-0.7

-5.42

  1. (1) 根据上表的残差数据,应选择哪个模型来刻画该植物每日的光照时间与每日平均增长高度的关系较为合适,简要说明理由;
  2. (2) 为了优化模型,将(1)中选择的模型残差绝对值最大所对应的一组数据 剔除,根据剩余的5组数据,求该模型的回归方程,并预测光照时间为11h时,该植物的平均增长高度.

    (剔除数据前的参考数据: .)参考公式: .

下列说法错误的是(    )
A . 对于回归方程 ,变量 每增加1个单位,变量 平均增加4个单位 B . 由样本数据得到的回归直线方程 必经过点 C . 两个相关变量的线性相关系数越接近0,这两个变量的相关性越强 D . 如果一组数据代表的散点全部落到一条斜率为3的直线上,则相关指数
指数是用体重公斤数除以身高米数的平方得出的数字,是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准.对于高中男体育特长生而言,当数值大于或等于20.5时,我们说体重较重,当数值小于20.5时,我们说体重较轻,身高大于或等于我们说身高较高,身高小于170cm我们说身高较矮.

【参考公式】

.

【参考数据】

.

0.10

0.05

0.01

0.005

2.706

3.811

6.635

7.879

  1. (1) 已知某高中共有32名男体育特长生,其身高与指数的数据如散点图,请根据所得信息,完成下述列联表,并判断是否有的把握认为男生的身高对指数有影响.


    身高较矮

    身高较高

    合计

    体重较轻

    体重较重

    合计

  2. (2) ①从上述32名男体育特长生中随机选取8名,其身高和体重的数据如表所示:

    编号

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    身高

    166

    167

    160

    173

    178

    169

    158

    173

    体重

    57

    58

    53

    61

    66

    57

    50

    66

    根据最小二乘法的思想与公式求得线性回归方程为.利用已经求得的线性回归方程,请完善下列残差表,并求解释变量(身高)对于预报变量(体重)变化的贡献值(保留两位有效数字)

    编号

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    体重

    57

    58

    53

    61

    66

    57

    50

    66

    残差

    0.1

    0.3

    0.9

    ②通过残差分析,对于残差的最大(绝对值)的那组数据,需要确认在样本点的采集中是否有人为的错误,已知通过重新采集发现,该组数据的体重应该为.请重新根据最最小二乘法的思想与公式,求出男体育特长生的身高与体重的线性回归方程.

为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此进行了5次试验,得到5组数据 根据收集到的数据可知 ,由最小二乘法求得回归直线方程为 ,则
下列说法错误的是(       )
A . 在回归直线方程中,y与x具有负线性相关关系 B . 两个随机变量的线性相关性越强,则相关系数的绝对值就越接近于1 C . 在回归直线方程中,当解释变量x每增加1个单位时,预报变量平均增加0.2个单位 D . 对分类变量 , 随机变量的观测值越大,则判断“有关系”的把握程度越小
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