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第三章統(tǒng)計(jì)案例回歸分析的基本思想及其初步應(yīng)用第2課時(shí)殘差分析A級(jí)基礎(chǔ)鞏固一、選擇題1.甲、乙、丙、丁四位同學(xué)各自對(duì)A,B兩變量的線性相關(guān)性做實(shí)驗(yàn),并用回歸分析方法分別求得相關(guān)系數(shù)r與殘差平方和m如下表所示:分類甲乙丙丁rm106115124103則哪位同學(xué)的試驗(yàn)結(jié)果體現(xiàn)A、B兩變量有更強(qiáng)的線性相關(guān)性()A.甲 B.乙C.丙 D.丁解析:r越接近1,相關(guān)性越強(qiáng),殘差平方和m越小,相關(guān)性越強(qiáng),所以選D正確.答案:D2.為了表示n個(gè)點(diǎn)與相應(yīng)直線在整體上的接近程度,我們常用的表示法為()解析:由回歸直線方程可知,為一個(gè)量的估計(jì)值,而yi為它的實(shí)際值,在最小二乘估計(jì)中(yi-a-bxi)2,即(yi-)2.答案:C3.甲、乙、丙、丁4位同學(xué)各自對(duì)A,B兩變量進(jìn)行回歸分析,分別得到散點(diǎn)圖與殘差平方和如下表所示:分類甲乙丙丁散點(diǎn)圖殘差平方和115106124103哪位同學(xué)的試驗(yàn)結(jié)果體現(xiàn)擬合A,B兩變量關(guān)系的模型擬合精度高()A.甲 B.乙C.丙 D.丁解析:根據(jù)線性相關(guān)的知識(shí),散點(diǎn)圖中各樣本點(diǎn)條狀分布越均勻,同時(shí)保持殘差平方和越?。▽?duì)于已經(jīng)獲取的樣本數(shù)據(jù),R2的表達(dá)式中為確定的數(shù),則殘差平方和越小,R2越大),由回歸分析建立的線性回歸模型的擬合效果越好,由試驗(yàn)結(jié)果知丁要好些.答案:D4.通過殘差圖我們發(fā)現(xiàn)在采集樣本點(diǎn)過程中,樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的是()A.第四個(gè) B.第五個(gè)C.第六個(gè) D.第八個(gè)解析:由題圖可知,第六個(gè)的數(shù)據(jù)偏差最大,所以第六個(gè)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確.答案:C5.如圖所示,5個(gè)(x,y)數(shù)據(jù),去掉D(3,10)后,下列說法錯(cuò)誤的是()A.相關(guān)系數(shù)r變大B.殘差平方和變大C.相關(guān)指數(shù)R2變大D.解釋變量x與預(yù)報(bào)變量y的相關(guān)性變強(qiáng)解析:由散點(diǎn)圖知,去掉D后,x與y的相關(guān)性變強(qiáng),且為正相關(guān),所以r變大,R2變大,殘差平方和變?。鸢福築二、填空題6.若一組觀測(cè)值(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)之間滿足yi=bxi+a+ei(i=1,2,…,n),且ei恒為0,則R2為________.解析:由ei恒為0,知yi=eq\o(y,\s\up12(^))i,即yi-eq\o(y,\s\up12(^))i=0,答案:17.x,y滿足如下表的關(guān)系:xy1則x,y之間符合的函數(shù)模型為________.解析:通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)y的值與x的平方值比較接近,所以x,y之間的函數(shù)模型為y=x2.答案:y=x28.關(guān)于x與y,有如下數(shù)據(jù):x24568y3040605070有如下的兩個(gè)模型:(1)eq\o(y,\s\up12(^))=+;(2)eq\o(y,\s\up12(^))=7x+17.通過殘差分析發(fā)現(xiàn)第(1)個(gè)線性回歸模型比第(2)個(gè)擬合效果好.則Req\o\al(2,1)________Req\o\al(2,2),Q1________Q2(用大于,小于號(hào)填空,R,Q分別是相關(guān)指數(shù)和殘差平方和).解析:根據(jù)相關(guān)指數(shù)和殘差平方和的意義知Req\o\al(2,1)>Req\o\al(2,2),Q1<Q2.答案:><三、解答題9.在實(shí)驗(yàn)中得到變量y與x的數(shù)據(jù)如下表所示:x78335y由經(jīng)驗(yàn)知,y與eq\f(1,x)之間具有線性相關(guān)關(guān)系,試求y與x之間的回歸曲線方程,并預(yù)測(cè)x0=時(shí),y0的值.解:令u=eq\f(1,x),由題目所給數(shù)據(jù)可得下表所示的數(shù)據(jù):序號(hào)uiyiueq\o\al(2,i)uiyi12255912139001230411512合計(jì)56計(jì)算得eq\o(b,\s\up12(^))=,eq\o(a,\s\up12(^))=.所以eq\o(y,\s\up12(^))=+.所以試求回歸曲線方程為eq\o(y,\s\up12(^))=+eq\f,x).當(dāng)x0=時(shí),y0=+eq\f,≈.10.關(guān)于x與y有以下數(shù)據(jù):x24568y3040605070已知x與y線性相關(guān),由最小二乘法得eq\o(b,\s\up12(^))=.(1)求y與x的線性回歸方程;(2)現(xiàn)有第二個(gè)線性模型:eq\o(y,\s\up12(^))=7x+17,且R2=.若與(1)的線性模型比較,哪一個(gè)線性模型擬合效果比較好,請(qǐng)說明理由.解:(1)依題意設(shè)y與x的線性回歸方程為eq\o(y,\s\up12(^))=+eq\o(a,\s\up12(^)).eq\o(\s\up7(—),\s\do3(x))=eq\f(2+4+5+6+8,5)=5,eq\o(\s\up7(—),\s\do3(y))=eq\f(30+40+60+50+70,5)=50,因?yàn)閑q\o(y,\s\up12(^))=+eq\o(a,\s\up12(^))經(jīng)過(eq\o(\s\up7(—),\s\do3(x)),eq\o(\s\up7(—),\s\do3(y))),所以y與x的線性回歸方程為eq\o(y,\s\up12(^))=+.所以50=×5+eq\o(a,\s\up12(^)).所以eq\o(a,\s\up12(^))=.(2)由(1)的線性模型得yi-yi與yi-eq\o(\s\up7(—),\s\do3(y))的關(guān)系如下表所示:yi-yi--10-yi-eq\o(\s\up7(—),\s\do3(y))-20-1010020由于Req\o\al(2,1)=,R2=知Req\o\al(2,1)>R2,所以(1)的線性模型擬合效果比較好.B級(jí)能力提升1.在研究身高和體重的關(guān)系時(shí),得到的結(jié)論是“身高解釋了64%的體重變化,而隨機(jī)誤差貢獻(xiàn)了剩余的36%,所以身高對(duì)體重的效應(yīng)比隨機(jī)誤差的效應(yīng)大得多”,則求得的相關(guān)指數(shù)R2≈()A. B.C. D.解析:根據(jù)相關(guān)指數(shù)的意義知R2≈.答案:B2.若某函數(shù)型相對(duì)一組數(shù)據(jù)的殘差平方和為89,其相關(guān)指數(shù)為,則總偏差平方和為________,回歸平方和為________.解析:因?yàn)镽2=1-eq\f(殘差平方和,總偏差平方和),0.95=1-eq\f(89,總偏差平方和),所以總偏差平方和為1780;回歸平方和=總偏差平方和-殘差平方和=1780-89=1691.答案:178016913.某運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練次數(shù)與成績之間的數(shù)據(jù)關(guān)系如下:次數(shù)x3033353739444650成績y3034373942464851(1)作出散點(diǎn)圖;(2)求出回歸方程;(3)作出殘差圖;(4)計(jì)算相關(guān)指數(shù)R2;(5)試預(yù)測(cè)該運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練47次及55次的成績.解:(1)作出該運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練次數(shù)(x)與成績(y)之間的散點(diǎn)圖,如圖所示,由散點(diǎn)圖可知,它們之間具有線性相關(guān)關(guān)系.(2)eq\o(\s\up7(—),\s\do3(x))=,eq\o(\s\up7(—),\s\do3(y))=,=13180,eq\o(a,\s\up12(^))=eq\o(\s\up7(—),\s\do3(y))-eq\o(b,\s\up12(^))eq\o(\s\up7(—),\s\do3(x))=-88.所以回歸方程為eq\o(y,\s\up12(^))=-88.(3)作殘差圖如圖所示,由圖可知,殘差點(diǎn)比較均勻地分布在水平帶狀區(qū)域中,說明選用的模型比
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