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类型数学人教A版选修2-3课后导练:3.1回归分析的基本思想及其初步应用 WORD版含解析.doc

  • 上传人:a****
  • 文档编号:529211
  • 上传时间:2025-12-09
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    关 键  词:
    数学人教A版选修2-3课后导练:3.1回归分析的基本思想及其初步应用 WORD版含解析 学人 选修 课后 3.1 回归 分析 基本 思想 及其 初步 应用 WORD 解析
    资源描述:

    1、课后导练基础达标1.工人月工资(元)依劳动生产率(千元)变化的回归方程为y-=50+80x下列判断正确的是( )(1)劳动生产率为1 000元时,工资为130元(2)劳动生产率提高1 000元则工资提高80元(3)劳动生产率提高1 000元则工资提高130元(4)当月工资为210元时,劳动生产率为2 000元A.(1) B.(2) C.(3) D.(4)解析:由回归系数b的意义知,b0时,自变量和因变量按同向变化;b0时,自变量和因变量按反向变化.B=80,可知只有(2)正确.B2.相关关系与函数关系的区别是_.答案:函数关系是两个变量之间有完全确定的关系,而相关关系是两个变量之间并没有严格的

    2、确定关系,当一个变量变化时,另一变量的取值有一定的随机性.3.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:广告费用(千元)1.04.06.010.014.0销售额(千元)19.044.040.052.053.0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)解析:先求出回归方程=bx+a,令=6,得x=1.5万元. 答案:1.5万元4.假设学生在初一和初二数学成绩是线性相关的,若10个学生初一(x)和初二(y)数学分数如下:x74717268767367706574y76757170767965776272试求初一和初二数学分数间的回归方程.解析:因为=7

    3、1,=50 520, =72.3, =51 467,所以,b=1.218 2;a=72.3-1.218 271=-14.192.回归直线方程是:=1.218 2x-14.192.5.部分国家13岁学生数学测验平均分数为:中国朝国瑞士俄罗斯法国以色列加拿大英国美国约旦授课天数251222207210174215188192180191分数80737170646362615546试作出该数据的散点图并由图判断可否存在回归直线,若有则求出直线方程.解析:(图略)由图知,存在回归直线方程.因为=203,=416 824,=64.5, =132 418,所以b=0.313 3;a=64.5-0.313

    4、3203=0.900 1,回归直线方程是:=0.313 3x+0.900 1.综合运用6.电容器充电后,电压达到100 V,然后开始放电.由经验知道,此后电压U随时间t变化的规律用公式u=Aebt(b0)表示.现测得时间t(s)时的电压U(V)如下所示:t: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10U:100 75 55 40 30 20 15 10 10 5 5试求电压U对时间t的回归方程.解析:对u=Aebt两边取自然对数得lnu=lnA+bt令y=lnua=lnA即y=a+btt012345678910y4.64.34.03.93.42.92.72.32.31.61.6即ln=-0.

    5、3t+4.6=-0.3t+4.6拓展探究7.称SST=为总偏差平方和,SSE=为残差平方和,SSR=为回归平方和.在线性回归模型中,有=.解释总偏差平方和、残差平方和、回归平方和以及该等式的统计含义.解析:SST度量y自身的差异程度,即数据总的变动.SSE度量实际值与拟合值之间的差异程度,即被回归方程解释的部分.SSR度量因变量y的拟合值自身的差异程度,即未被回归方程解释的部分.统计含义:如果x引起的变动部分在y的总变动中占很大比例,那么x很好地解释了y,否则x不能很好地解释y.即:在总偏差平方和中,回归平方和占所占比重越大,则线性回归效果就越好,否则效果就越差.备选习题8.用721分光光度计

    6、在730 nm波长处测定SiO2含量,得以下数据(见表1)表1 SiO2含量(x)与吸光度(y)对应关系SiO2含量/(mgmL-1)吸光度SiO2含量/(mgmL-1)吸光度00.0320.080.3590.020.1350.100.4350.040.1870.120.5110.060.268若未知磷铵试液吸光度为0.250,未知磷铵中SiO2含量是多少?用一元线性回归方程求之.解析:先根据表1数据确定线性回归方程系数a和b的计算数据(见表2),然后按以下算式计算a、b值.=0.275 =0.06b=3.94a=0.275-3.940.06=0.039于是求得回归方程:y=0.039+3.94x9.现随机抽取了我校10名学生在入学考试中数学成绩(x)与入学后的第一次考试数学成绩(y),数据如下:学生号12345678910X12010811710410311010410599108y84648468696869465771请问:这10个学生的两次数学考试成绩是否具有显著性线性相关系?解析:因为=107.8, =116 584, =68, =47 384, =73 796,所以相关系数为:r=0.750 6,查表:显著性水平0.05,自由度102相应的相关关系临界值r0.05=0.602 1,由rr0.05知,两次数学考试成绩有显著性的线性相关关系.

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