摘要:注意复习求线性回归方程的方法.回归分析方法.独立性检验的方法及其应用问题.
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改革开放以来,我国高等教育事业有了突飞猛进的发展,有人记录了某村2001到2005年五年间每年考入大学的人数,为了方便计算,2001年编号为1,2002年编号为2,…,2005年编号为5,数据如下:
(1)从这5年中随机抽取两年,求考入大学的人数至少有1年多于10人的概率.
(2)根据这5年的数据,利用最小二乘法求出y关于x的回归方程
=
x+
,并计算第8年的估计值.
参考:用最小二乘法求线性回归方程系数公式
=
,
=
-b
.
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| 年份(x) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 人数(y) | 3 | 5 | 8 | 11 | 13 |
(2)根据这5年的数据,利用最小二乘法求出y关于x的回归方程
| y |
| b |
| a |
参考:用最小二乘法求线性回归方程系数公式
| b |
| |||||||
|
| a |
. |
| y |
. |
| x |
一台机器由于使用时间较长,生产的零件有一些会有缺损.按不同转速生产出来的零件有缺损的统计数据如下:
(Ⅰ)作出散点图;
(Ⅱ)如果y与x线性相关,求出回归方程;
(Ⅲ)如果实际生产中,允许每小时的产品中有缺损的零件最多为8个,那么机器运转速度应控制在什么范围内?
用最小二乘法求线性回归方程的系数公式:
.
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| 转速x(转/s) | 18 | 16 | 14 | 12 |
| 每小时生产有缺损零件数y(件) | 11 | 9 | 7 | 5 |
(Ⅱ)如果y与x线性相关,求出回归方程;
(Ⅲ)如果实际生产中,允许每小时的产品中有缺损的零件最多为8个,那么机器运转速度应控制在什么范围内?
用最小二乘法求线性回归方程的系数公式:
|
已知x,y之间的一组数据如下表:
(1)以x为横坐标,y为纵坐标在直角坐标系中画出散点图,并说明这两个变量之间的关系是正相关关系还是负相关关系.
(2)求线性回归方程.(参考公式:
=
)
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| x | 1 | 3 | 6 | 7 | 8 |
| y | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
(2)求线性回归方程.(参考公式:
|
| |||||||
|
| x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| y | 2 | 3 | 4 | 4 | 5 |
(2)用最小二乘法求线性回归方程
| ? |
| y |
| ? |
| b |
| ? |
| a |
(3)根据所求回归方程预测当x=6时y的值.
| 使用年限x | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 总费用y | 2.2 | 3.8 | 5.5 | 6.5 | 7.0 |
(2)求线性回归方程
| y |
| b |
| a |
| a |
| b |
(3)估计使用年限为10年时,车的使用总费用是多少?
(最小二乘法求线性回归方程系数公式
| b |
| |||||
|
| a |
. |
| y |
| b |
. |
| x |