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学必求其心得，业必贵于专精学必求其心得，业必贵于专精学必求其心得，业必贵于专精3。2回归分析课前导引情景导入针对某工厂某产品产量与单位成本的资料进行线性回归分析：月份产量(千件)x单位成本（元/件)yx2xy127341462372921634711628443739219546916276656825340合计21426791481思路分析：这是一个实际应用的回归分析问题，其实就是找出回归方程，通过回归方程来分析产品产量与单位成本的关系。解：设回归直线方程y=b^x+a^，则==，==71,=79,=1481，所以代入公式,得b^=≈-1.818，a^=71-(—1。818)×≈77。36，故回归直线方程为y^=77.36—1。82x;故回归系数b的意义为:产量每增加1000件,产品的单位成本就降低1。82元.知识预览1.a^与回归系数b^的计算方法a^=____________，b^=________________.a与回归系数b还可用列表的方法计算.2。对于变量x与y随机抽取到的n对数据（x1,y1)，(x2,y2),…,（xn，yn），检验统计量是样本相关系数r=_____________________________________________=。3。r的性质r具有以下性质:｜r｜≤1,并且|r|越接近1,线性相关程度________；|r｜越接近0，线性相关程度_________。检验步骤如下:（1）作统计假设：x与y___________线性相关关系.（2）根据小概率0。05与n-2在附表中查出r的一个临界值___________.（3）根据样本相关系数计算公式算出_________的值。(4)作统计推断。如果__________，表明有95%的把握认为x与y之间具有线性相关关系.如果________,我们没有理由拒绝原来的假设.这时寻找回归直线方程是毫无意义的。答案：1。—b^2.3。越强

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