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物理学家James.D.Forbes试图通过水的沸点来估计海拔高度,他知道通过气压计测得的大气压可用于得到海拔高度,气压越低,高度越高,他测量了17个地方水的沸点(℉)及大气压数据,并且对数据作了简单的处理,得到了较为明确的数学关系,所提数据如下:
测点编号 |
沸点(℉) |
气压 |
1g(气压) |
100´1g(气压) |
1 |
194.5 |
20.79 |
1.3179 |
131.79 |
2 |
194.3 |
20.79 |
1.3179 |
131.79 |
3 |
197.9 |
22.40 |
1.3502 |
135.02 |
4 |
198.4 |
22.67 |
1.3555 |
135.55 |
5 |
199.4 |
23.15 |
1.3646 |
136.46 |
6 |
199.9 |
23.35 |
1.3683 |
136.83 |
7 |
200.9 |
23.89 |
1.3782 |
137.82 |
8 |
201.1 |
23.99 |
1.3800 |
138.00 |
9 |
201.4 |
24.02 |
1.3805 |
138.05 |
10 |
201.3 |
24.01 |
1.3806 |
138.06 |
11 |
203.6 |
25.14 |
1.4004 |
140.04 |
12 |
204.6 |
26.57 |
1.4244 |
142.44 |
13 |
209.5 |
28.49 |
1.4547 |
145.47 |
15 |
208.6 |
27.76 |
1.4434 |
144.34 |
15 |
210.7 |
29.04 |
1.4630 |
146.30 |
16 |
211.9 |
29.88 |
1.4754 |
147.54 |
17 |
212.2 |
30.06 |
1.4780 |
147.80 |
(1)试作出气压y=100´1g(气压)关于沸点(℉)的散点图;
(2)根据散点图判断变量x与y的相关关系;计算变量x与y的相关系数;
(3)建立变量x与y的一元线性回归方程。
查看习题详情和答案>>
测点编号 |
沸点(℉) |
气压 |
1g(气压) |
100´1g(气压) |
1 |
194.5 |
20.79 |
1.3179 |
131.79 |
2 |
194.3 |
20.79 |
1.3179 |
131.79 |
3 |
197.9 |
22.40 |
1.3502 |
135.02 |
4 |
198.4 |
22.67 |
1.3555 |
135.55 |
5 |
199.4 |
23.15 |
1.3646 |
136.46 |
6 |
199.9 |
23.35 |
1.3683 |
136.83 |
7 |
200.9 |
23.89 |
1.3782 |
137.82 |
8 |
201.1 |
23.99 |
1.3800 |
138.00 |
9 |
201.4 |
24.02 |
1.3805 |
138.05 |
10 |
201.3 |
24.01 |
1.3806 |
138.06 |
11 |
203.6 |
25.14 |
1.4004 |
140.04 |
12 |
204.6 |
26.57 |
1.4244 |
142.44 |
13 |
209.5 |
28.49 |
1.4547 |
145.47 |
15 |
208.6 |
27.76 |
1.4434 |
144.34 |
15 |
210.7 |
29.04 |
1.4630 |
146.30 |
16 |
211.9 |
29.88 |
1.4754 |
147.54 |
17 |
212.2 |
30.06 |
1.4780 |
147.80 |
(1)试作出气压y=100´1g(气压)关于沸点(℉)的散点图;
(2)根据散点图判断变量x与y的相关关系;计算变量x与y的相关系数;
(3)建立变量x与y的一元线性回归方程。
查看习题详情和答案>>在10年期间,一城市居民收入与某种商品的销售额之间的关系如下表所示:
第几年 | 城市居民年收入(亿元) | 某商品的销售(万元) |
1 | 32.2 | 25.0 |
2 | 31.1 | 30.0 |
3 | 32.9 | 34.0 |
4 | 35.8 | 37.0 |
5 | 37.1 | 39.0 |
6 | 38.0 | 41.0 |
7 | 39.0 | 42.0 |
8 | 43.0 | 44.0 |
9 | 44.6 | 48.0 |
10 | 46.0 | 51.0 |
(1)画出散点图;
(2)如果散点图中各点大致分布在一条直线附近,求与之间的回归直线方程;
(3)试预报居民收入50亿元时这种商品的销售额。
查看习题详情和答案>>在国民经济中,社会生产与货运之间有着密切的关系,下面列出1991年—2000年中某地区货运量y(亿吨)与工业总产值x(10亿元)的统计资料:
年份 | 1991 | 1992 | 1993 | 1994 | 1995 |
x | 2、8 | 2、9 | 3、2 | 3、2 | 3、4 |
y | 25 | 27 | 29 | 32 | 34 |
年份 | 1996 | 1997 | 1998 | 1999 | 2000 |
x | 3、2 | 3、3 | 3、7 | 3、9 | 4、2 |
y | 36 | 35 | 39 | 42 | 45 |
利用上述资料:
画出散点图;
计算这两组变量的相关系数;
在显著水平0、05的条件下,对变量x(10亿元)与y(亿吨)进行相关性检验;
如果变量x(10亿元)与y(亿吨)之间具有线性相关关系,求出回归直线方程。
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