摘要：1．线性回归模型的定义: 我们将用于估计值的线性函数作为确定性函数, 的实际值与估计值之间的误差记为.称之为随机误差, 将称为线性回归模型． 说明:(1)产生随机误差的主要原因有: ①所用的确定性函数不恰当引起的误差, ②忽略了某些因素的影响, ③存在观测误差． (2)对于线性回归模型.我们应该考虑下面两个问题: ①模型是否合理(这个问题在下一节课解决), ②在模型合理的情况下.如何估计.?
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关于统计数据的分析，有以下几个结论，其中正确的个数为（ ）
①利用残差进行回归分析时，若残差点比较均匀地落在宽度较窄的水平带状区域内，则说明线性回归模型的拟合精度较高；
②将一组数据中的每个数据都减去同一个数后，期望与方差均没有变化；
③调查剧院中观众观后感时，从50排(每排人数相同)中任意抽取一排的人进行调查是分层抽样法；
④已知随机变量X服从正态分布N(3,1)，且P(2≤X≤4)＝0.682 6，则P(X>4)等于0.158 7
⑤某单位有职工750人，其中青年职工350人，中年职工250人，老年职工150人．为了了解该单位职工的健康情况，用分层抽样的方法从中抽取样本．若样本中的青年职工为7人，则样本容量为15人。
A．2 B．3 C．4 D．5
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为了对某校高三（1）班9月调考成绩进行分析，在全班同学中随机抽出5位，他们的数学分数（已折算为百分制）从小到大排列为75、80、85、90、95，物理分数从小到大排列为 73、77、80、87、88．
（I）求这5位同学中恰有2位同学的数学和物理分数都不小于85分的概率；
（II）若这5位同学的数学、物理、化学分数事实上对应如下表：
从散点图分析，y与x，z与x之间都有较好的线性相关关系，分别求y与x，z与x的线性回归方程，并用相关指数比较所求回归模型的拟合效果．
参考数据：
=85，
=81，
=86，
(xi-
)2=250，
(yi-
) 2=166，
(zi-
) 2=100，
(xi-
)(yi-
) =200，
(xi-
)(zi-
) =150．
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（I）求这5位同学中恰有2位同学的数学和物理分数都不小于85分的概率；
（II）若这5位同学的数学、物理、化学分数事实上对应如下表：
从散点图分析，y与x，z与x之间都有较好的线性相关关系，分别求y与x，z与x的线性回归方程，并用相关指数比较所求回归模型的拟合效果．
参考数据：
. |
| x |
. |
| y |
. |
| z |
| 5 |
 |
| i=1 |
. |
| x |
| 5 |
|
| i=1 |
. |
| y |
| 5 |
|
| i=1 |
. |
| z |
| 5 |
|
| i=1 |
. |
| x |
. |
| y |
| 5 |
|
| i=1 |
. |
| x |
. |
| z |