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1、1.3可线性化的回归分析一、基础过关1 某商品销售量y(件)与销售价格x(元/件)负相关,则其线性回归方程可能是()Ay10x200 By10x200Cy10x200 Dy10x2002 在线性回归方程yabx中,回归系数b表示()A当x0时,y的平均值Bx变动一个单位时,y的实际变动量Cy变动一个单位时,x的平均变动量Dx变动一个单位时,y的平均变动量3 对于指数曲线yaebx,令uln y,cln a,经过非线性化回归分析之后,可以转化成的形式为()Aucbx BubcxCybcx Dycbx4 下列说法错误的是()A当变量之间的相关关系不是线性相关关系时,也能直接用线性回归方程描述它们之
2、间的相关关系B把非线性回归化为线性回归为我们解决问题提供一种方法C当变量之间的相关关系不是线性相关关系时,也能描述变量之间的相关关系D当变量之间的相关关系不是线性相关关系时,可以通过适当的变换使其转换为线性关系,将问题化为线性回归分析问题来解决5 每一吨铸铁成本yc(元)与铸件废品率x%建立的回归方程yc568x,下列说法正确的是()A废品率每增加1%,成本每吨增加64元B废品率每增加1%,成本每吨增加8%C废品率每增加1%,成本每吨增加8元D如果废品率增加1%,则每吨成本为56元6 为了考察两个变量x和y之间的线性相关性,甲、乙两个同学各自独立地做10次和15次试验,并且利用线性回归方法,求
3、得回归直线分别为l1和l2.已知在两个人的试验中发现对变量x的观测数据的平均值恰好相等,都为s,对变量y的观测数据的平均值也恰好相等,都为t.那么下列说法正确的是()A直线l1和l2有交点(s,t)B直线l1和l2相交,但是交点未必是点(s,t)C直线l1和l2由于斜率相等,所以必定平行D直线l1和l2必定重合二、能力提升7 研究人员对10个家庭的儿童问题行为程度(X)及其母亲的不耐心程度(Y)进行了评价结果如下,家庭1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,儿童得分:72,40,52,87,39,95,12,64,49,46,母亲得分:79,62,53,89,81,90,10,82,78,7
4、0.下列哪个方程可以较恰当的拟合()Ay0.771 1x26.528By36.958ln x74.604Cy1.177 8x1.014 5Dy 3x8 已知x,y之间的一组数据如下表:x1.081.121.191.25y2.252.372.432.55则y与x之间的线性回归方程ybxa必过点_9 已知线性回归方程为y0.50x0.81,则x25时,y的估计值为_10在一次抽样调查中测得样本的5个样本点,数值如下表:x0.250.5124y1612521如何建立y与x之间的回归方程11某地区六年来轻工业产品利润总额y与年次x的试验数据如下表所示:年次x123456利润总额y11.3511.851
5、2.4413.0713.5914.41由经验知,年次x与利润总额y(单位:亿元)有如下关系:yabxe0.其中a、b均为正数,求y关于x的回归方程(保留三位有效数字)三、探究与拓展12某商店各个时期的商品流通率y(%)和商品零售额x(万元)资料如下:x9.511.513.515.517.5y64.643.22.8x19.521.523.525.527.5y2.52.42.32.22.1散点图显示出x与y的变动关系为一条递减的曲线经济理论和实际经验都证明,流通率y决定于商品的零售额x,体现着经营规模效益,假定它们之间存在关系式:ya.试根据上表数据,求出a与b的估计值,并估计商品零售额为30万元
6、时的商品流通率答案1A2.D3.A4.A5.C6.A7.B8(1.16,2.4)10解画出散点图如图(1)所示,观察可知y与x近似是反比例函数关系设y (k0),令t,则ykt.可得到y关于t的数据如下表:t4210.50.25y1612521画出散点图如图(2)所示,观察可知t和y有较强的线性相关性,因此可利用线性回归模型进行拟合,易得:b4.134 4,ab0.791 7,所以y4.134 4t0.791 7,所以y与x的回归方程是y0.791 7.11解对yabxe0两边取对数,得ln yln ae0xln b,令zln y,则z与x的数据如下表:x123456z2.432.472.522.572.612.67由zln ae0xln b及最小二乘法公式,得ln b0.047 7,ln ae02.38,即z2.380.047 7x,所以y10.8×1.05x.12解设u,则yabu,得下表数据:u0.105 30.087 00.074 10.064 50.057 1y64.643.22.8u0.051 30.046 50.042 60.039 20.036 4y2.52.42.32.22.1进而可得n10,0.060 4,3.21,1020.0
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