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?
炼铝厂测得所产铸模用的铝的硬度x与抗张强度y的数据如下:
x | 63 | 53 | 70 | 84 | 60 | 72 | 51 | 83 | 70 | 64 |
y | 288 | 293 | 349 | 343 | 290 | 354 | 283 | 324 | 340 | 286 |
求y对x的线性回归方程.(小数点后保留两位有效数字)
为考虑广告费用x与销售额y之间的关系,抽取了5家餐厅 ,得到如下数据:
0 52253 52261 52267 52271 52277 52279 52283 52289 52291 52297 52303 52307 52309 52313 52319 52321 52327 52331 52333 52337 52339 52343 52345 52347 52348 52349 52351 52352 52353 52355 52357 52361 52363 52367 52369 52373 52379 52381 52387 52391 52393 52397 52403 52409 52411 52417 52421 52423 52429 52433 52439 52447 266669
广告费用(千元) | 1.0 | 4.0 | 6.0 | 10.0 | 14.0 |
销售额(千元) | 19.0 | 44.0 | 40.0 | 52.0 | 53.0 |
现要使销售额达到6万元,则需广告费用为 .(保留两位有效数字)
=52,
=228, 
=478,
=1 849,则y对x的回归方程是( )
=11.47+2.62x
=-11.47+2.62x
=2.62+11.47x
=11.47-2.62x