题目内容
以下是收集到的新房屋的销售价格y和房屋的大小x的数据:房屋大小(m2) | 115 | 110 | 80 | 135 | 105 |
销售价格(万元) | 24.8 | 21.6 | 18.4 | 29.2 | 22 |
(1)画出数据的散点图;
(2)用最小二乘估计求线性回归方程,并在散点图中加上回归直线;
(3)计算残差平方和、总偏差平方和及相关指数R2,并指出预报变量的变化在多大程度上与解释变量有关?在多大程度上与残差变量有关?
解:(1)数据的散点图见下图:?
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(2)![]()
,?
∴
.?
∴回归方程为
=1.816 6+0.196 2x.?
(3)由
可得残差平方和约为5.18,
由
可得总偏差平方和为65.6,?
∴R2=1-
=0.921.?
从而可知,解释变量对总体贡献了92.1%,而残差变量贡献了7.9%,即残差变量的效应比解释变量的效应小得多,故可知房屋大小与销售价格之间存在较强的线性关系.
练习册系列答案
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以下是收集到的新房屋销售价格y与房屋大小x的数据:
房屋大小x(m2) | 80 | 105 | 110 | 115 | 135 |
销售价格y(万元) | 18.4 | 22 | 21.6 | 24.8 | 29.2 |
(1)画出数据的散点图;
(2)用最小二乘法估计求线性回归方程.
以下是收集到的新房屋的销售价格y与房屋的面积x的相关数据:
房屋面积/m2 | 115 | 110 | 80 | 135 | 105 |
销售价格/万元 | 24.8 | 21.6 | 18.4 | 29.2 | 22 |
(1)画出数据的散点图;
(2)求线性回归方程,并在散点图中添加回归直线.
以下是收集到的新房屋的销售价格y和房屋的大小x的数据.
房屋大小/m2 | 115 | 110 | 80 | 135 | 105 |
销售价格/万元 | 24.8 | 21.6 | 18.4 | 29.2 | 22 |
(1)画出数据的散点图;
(2)用最小二乘估计求线性回归方程;
(3)求相关系数r,并作出评价.