回归分析练习题(有标准答案)

1、回归分析练习题（有答案）作者:日期:1.1回归分析的基本思想及其初步应用一、选择题1. 某同学由x与y之间的一组数据求得两个变量间的线性回归方程为y bx a，已知：数据x的平均值为2，数据y的平均值为3，则（）A .回归直线必过点（2 , 3）B.回归直线一定不过点（2, 3）C 点（2, 3）在回归直线上方D 点（2, 3）在回归直线下方2. 在一次试验中，测得（x, y）的四组值分别是 A（1,2）,B（2,3）,C（3,4）,D（4,5） ，则丫与X之间的回归直线方程为（）A. $x1 B . $ x 2 C $2x1 D. $ x 13. 在对两个变量x，y进行线性回归分析时，有下列

2、步骤：对所求出的回归直线方程作出解释；收集数据（Xj、yi），i 1,2，n ；求线性回归方程；求未知参数；根据所搜集的数据绘制散点图如果根据可行性要求能够作岀变量x, y具有线性相关结论，则在下列操作中正确的是（）A.B.C. D .4. 下列说法中正确的是（）A.任何两个变量都具有相关关系B人的知识与其年龄具有相关关系C.散点图中的各点是分散的没有规律D 根据散点图求得的回归直线方程都是有意义的5. 给出下列结论：2 2（1） 在回归分析中，可用指数系数R的值判断模型的拟合效果，R越大，模型的拟合效果越好；（2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果

3、越好；（3） 在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好；（4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这 样的模型比较合适带状区域的宽度越窄，说明模型的拟合精度越高.A. y平均增加1.5个单位B.y平均增加2个单位C. y平均减少1.5个单位D. y平均减少2个单位以上结论中，正确的有（A. 1B)个.2C.3D.46.已知直线回归方程为 y2 1.5x，则变量x增加一个单位时（)7. 下面的各图中，散点图与相关系数r不符合的是（） 一 1V | 1, 1 rr?* * V.* .* *4）X（7U1打D.8

4、. 一位母亲记录了儿子39岁的身高，由此建立的身高与年龄的回归直线方程为? 7.19x 73.93 ,据此可以预测这个孩子 10岁时的身高，则正确的叙述是（）A.身高一定是 145.83cmB.身高超过146.00cmC.身高低于145.00cmD身高在145.83cm左右9. 在画两个变量的散点图时，下面哪个叙述是正确的（）（A）预报变量在x轴上，解释变量在 y轴上（B）解释变量在x轴上，预报变量在 y轴上（C）可以选择两个变量中任意一个变量在x轴上（D）可以选择两个变量中任意一个变量在y轴上10. 两个变量y与x的回归模型中，通常用 R2来刻画回归的效果，则正确的叙述是（）22A. R越小

5、，残差平方和小B. R越大，残差平方和大22c. R于残差平方和无关 d. R越小，残差平方和大211. 两个变量y与x的回归模型中，分别选择了 4个不同模型，它们的相关指数 R2如下，其中拟合效果 最好的模型是（）A.模型1的相关指数R2为0.98 B.模型2的相关指数 R2为0.802 2C.模型3的相关指数R为0.50 D.模型4的相关指数 R为0.2512. 在回归分析中，代表了数据点和它在回归直线上相应位置的差异的是（）A.总偏差平方和 B.残差平方和C.回归平方和D. 相关指数R213. 工人月工资（元）依劳动生产率（千元）变化的回归直线方程为？ 60 90x，下列判断正确的是（）

6、A.劳动生产率为1000元时，工资为50元B.劳动生产率提高1000元时，工资提高150元C.劳动生产率提高1000元时，工资提高90元D.劳动生产率为1000元时，工资为90元14. 下列结论正确的是（）函数关系是一种确定性关系；相关关系是一种非确定性关系；回归分析是对具有函数关系的两个变 量进行统计分析的一种方法；回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法.A.E.C.D.15. 已知回归直线的斜率的估计值为1.23，样本点的中心为（4, 5），则回归直线方程为（）A. $ 1.23x 4 B. $ 1.23x 5 C. $ 1.23x 0.08 D. y 0.08x 1

7、.23二、填空题16. 在比较两个模型的拟合效果时，甲、乙两个模型的相关指数R2的值分别约为0.96和0.85，则拟合效果好的模型是.17. 在回归分析中残差的计算公式为 .18. 线性回归模型y bx a e （ a和b为模型的未知参数）中， e称为.19. 若一组观测值（X1,yJ（X2,y 2）（Xn,y“）之间满足yi=bXi+a+e （i=1 、2.n）若恒为0,则氏为三、解答题20. 调查某市出租车使用年限 x和该年支出维修费用 y (万元)，得到数据如下:使用年限x23456维修费用y2. 23. 85. 56. 57. 0(求线性回归方程;n(2)由(1)中结论预测第10年所支

8、出的维修费用.(Xi x) (yi y).i 1n(Xix)2i 1bx21.以下是某地搜集到的新房屋的销售价格y和房屋的面积x的数据:闵屋面积E11511013G1 口丘t肖年愉梧24. Q2 1. CIB-429. 222(1)画岀数据对应的散点图；(2 )求线性回归方程，并在散点图中加上回归直线；(3) 据(2)的结果估计当房屋面积为 150m2时的销售价格(4) 求第2个点的残差。8答案一、选择题1. A2. A3. D4. B5. B6. C7. B8. D9.解析：通常把自变量 x称为解析变量，因变量y称为预报变量.选B10. D11. A12. B13. C14. C15. C二

9、、填空题16. 甲17. 列联表、三维柱形图、二维条形图18. 随机误差19. 解析：e i恒为0,说明随机误差对yi贡献为0. 答案:1.三、解答题20. 解析：（1）列表如下：5Xi yii 152Xii 15xy_25x112.3 5 4 52905 41.23i12345Xi23456yi2238556570Xi yi4411422 032 542 02Xi49162536552x 4， y 5，Xi 90，Xi yi112.3i 1i 1a y bx 5 1.23 40.08x=10 时，线性回归方程为：y bx a 1.23x 0.08（ 2 ）当Ay 1.23 100.0812.38 （万元）0.08即估计使用10年时维修费用是12 38万元 回归方程为：y 1.23 X 预计第10年需要支出维修费用12. 38万元.21.解析:(1)数据对应的散点图如图所示:109 , Ixx(xi x)2 1570 ,i 1(2) xXiy 23.2,1 xy(Xix)(yiy)