《2018-2019年高中數(shù)學 第三章 統(tǒng)計案例 課時跟蹤訓練17 回歸分析的基本思想及其初步應用 新人教A版選修2-3》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《2018-2019年高中數(shù)學 第三章 統(tǒng)計案例 課時跟蹤訓練17 回歸分析的基本思想及其初步應用 新人教A版選修2-3（10頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、課時跟蹤訓練(十七) 回歸分析的基本思想及其初步應用 (時間45分鐘) 題型對點練(時間20分鐘) 題組一　求線性回歸方程 1．已知x與y之間的幾組數(shù)據(jù)如下表： x 1 2 3 4 5 6 y 0 2 1 3 3 4 假設根據(jù)上表數(shù)據(jù)所得線性回歸方程為＝x＋.若某同學根據(jù)上表中的前兩組數(shù)據(jù)(1,0)和(2,2)求得的直線方程為y＝b′x＋a′，則以下結(jié)論正確的是(　　) A.>b′，>a′ B.>b′，a′ D.，a′＝－2<. [答案]

2、　C 2．對變量x，y有觀測數(shù)據(jù)(xi，yi)(i＝1,2，…，10)，得散點圖(1)；對變量u，v有觀測數(shù)據(jù)(ui，vi)(i＝1,2，…，10)，得散點圖(2)，由這兩個散點圖可以判斷(　　) A．變量x與y正相關，u與v正相關 B．變量x與y正相關，u與v負相關 C．變量x與y負相關，u與v正相關 D．變量x與y負相關，u與v負相關 [解析]　夾在帶狀區(qū)域內(nèi)的點，總體呈上升趨勢的屬于正相關，總體呈下降趨勢的屬于負相關．由這兩個散點圖可以判斷，變量x與y負相關，u與v正相關，故選C. [答案]　C 3．某工廠為了對新研發(fā)的一種產(chǎn)品進行合理定價，將該產(chǎn)品按事先擬定的價格進

3、行試銷，得到如下數(shù)據(jù)： 單價x(元) 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9 銷量y(件) 90 84 83 80 75 68 (1)求回歸直線方程＝x＋，其中＝－20，＝－； (2)預計在今后的銷售中，銷量與單價仍然服從(1)中的關系，且該產(chǎn)品的成本是4元/件，為使工廠獲得最大利潤，該產(chǎn)品的單價應定為多少元？(利潤＝銷售收入－成本) [解]　(1)由于＝(8＋8.2＋8.4＋8.6＋8.8＋9)＝8.5， ＝(90＋84＋83＋80＋75＋68)＝80. 所以＝－＝80＋20×8.5＝250，從而回歸直線方程為＝－20x＋250. (2)設工廠獲得的利

4、潤為L元，依題意得L＝x(－20x＋250)－4(－20x＋250)＝－20x2＋330x－1000＝－202＋361.25. 當且僅當x＝8.25時，L取得最大值． 故當單價定為8.25元時，工廠可獲得最大利潤． 題組二　線性回歸分析 4．對變量x，y進行回歸分析時，依據(jù)得到的4個不同的回歸模型畫出殘差圖，則下列模型擬合精度最高的是(　　) [解析]　用殘差圖判斷模型的擬合效果，殘差點比較均勻地落在水平的帶狀區(qū)域中，說明這樣的模型比較合適．帶狀區(qū)域的寬度越窄，說明模型的擬合精度越高． [答案]　A 5．在回歸分析中，相關指數(shù)R2的值越大，說明殘差平方和(　　) A．越大

5、 B．越小 C．可能大也可能小 D．以上均錯 [解析]　因為R2＝1－，所以當R2越大時，(yi－i)2越小，即殘差平方和越?。? [答案]　B 6．通過下面的殘差圖，我們發(fā)現(xiàn)在采集樣本點的過程中，樣本點數(shù)據(jù)不準確的為(　　) A．第四個 B．第五個 C．第六個 D．第七個 [解析]　由題圖可知第六個數(shù)據(jù)的偏差最大，故選C. [答案]　C 7．在一段時間內(nèi)，某淘寶網(wǎng)店一種商品的銷售價格x元和日銷售量y件之間的一組數(shù)據(jù)為： 價格x元 22 20 18 16 14 日銷售量y件 37 41 43 50 56 求出y關于x的回歸方程，并說明該方

6、程擬合效果的好壞． 參考數(shù)據(jù)：xiyi＝3992，x＝1660. [解]　作出散點圖(此處略)，觀察散點圖，可知這些點散布在一條直線的附近，故可用線性回歸模型來擬合數(shù)據(jù)． 因為＝＝18， ＝＝45.4. 所以＝＝－2.35， ＝45.4－(－2.35)×18＝87.7. 所以回歸方程為＝－2.35x＋87.7. yi－i與yi－的值如下表： yi－i 1 0.3 －2.4 －0.1 1.2 yi－ －8.4 －4.4 －2.4 4.6 10.6 計算得(yi－i)2＝8.3， (yi－)2＝229.2， 所以R2＝1－≈0.964. 因為0.96

7、4很接近于1，所以該模型的擬合效果比較好． 題組三　非線性回歸分析 8．若一函數(shù)模型為y＝sin2α＋2sinα＋1，為將y轉(zhuǎn)化為t的回歸直線方程，則需做變換t＝(　　) A．sin2α B．(sinα＋1)2 C.2 D．以上都不對 [解析]　因為y是關于t的回歸直線方程，實際上就是y是關于t的一次函數(shù)，又因為y＝(sinα＋1)2，若令t＝(sinα＋1)2，則可得y與t的函數(shù)關系式為y＝t，此時變量y與變量t是線性相關關系．故選B. [答案]　B 9．在彩色顯影中，由經(jīng)驗可知：形成染料光學密度y與析出銀的光學密度x由公式y(tǒng)＝Ae (b<0)表示．現(xiàn)測得試驗數(shù)據(jù)如下：

8、 xi 0.05 0.06 0.25 0.31 0.07 0.10 yi 0.10 0.14 1.00 1.12 0.23 0.37 xi 0.38 0.43 0.14 0.20 0.47 yi 1.19 1.25 0.59 0.79 1.29 試求y對x的回歸方程． [解]　由題意知，對于給定的公式y(tǒng)＝Ae(b<0)兩邊取自然對數(shù)，得lny＝lnA＋，與線性回歸方程相對照可以看出，只要取u＝，v＝lny，a＝lnA，就有v＝a＋bu. 這是v對u的線性回歸直線方程，對此我們再套用相關性檢驗，求回歸系數(shù)b和a.題目中所給的數(shù)據(jù)由

9、變量置換u＝，v＝lny，變?yōu)槿缦卤硭镜臄?shù)據(jù). ui 20.000 16.667 4.000 3.226 14.286 10.000 vi －2.303 －1.966 0 0.113 －1.470 －0.994 ui 2.632 2.326 7.143 5.000 2.128 vi 0.174 0.223 －0.528 －0.236 0.255 可求得b≈－0.146，a≈0.548， ∴＝0.548－0.146u. 綜合提升練(時間25分鐘) 一、選擇題 1．如圖所示是四個殘差圖，其中回歸模型的擬合效果最好的是(　　

10、) [解析]　選項A與B中的殘差圖都是水平帶狀分布，并且選項B的殘差圖散點分布集中，在更狹窄的范圍內(nèi)，所以B中回歸模型的擬合效果最好，選B. [答案]　B 2．某產(chǎn)品的廣告費用x與銷售額y的統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下表： 廣告費用x(萬元) 4 2 3 5 銷售額y(萬元) 49 26 39 54 根據(jù)上表可得回歸方程＝x＋中的為9.4，據(jù)此模型預報廣告費用為6萬元時銷售額為(　　) A．63.6萬元 B．65.5萬元 C．67.7萬元 D．72.0萬元 [解析]　樣本點的中心是(3.5,42)，則＝－＝42－9.4×3.5＝9.1，所以回歸直線方程是＝9.4x

11、＋9.1，把x＝6代入得＝65.5. [答案]　B 3．某飲料店的日銷售收入y(單位：百元)與當天平均氣溫x(單位：度)之間有下列數(shù)據(jù)： x －2 －1 0 1 2 y 5 4 2 2 1 甲、乙、丙三位同學對上述數(shù)據(jù)進行了研究，分別得到了x與y之間的三個線性回歸方程：①＝－x＋2.8，②＝－x＋3，③＝－1.2x＋2.6；其中正確的是(　　) A．① B．② C．③ D．①③ [解析]　回歸方程＝x＋表示的直線必過點(，)，即必過點(0,2.8)，而給出的三個線性回歸方程中，只有①表示的直線過點(0,2.8)，故正確的是①，故選A. [答案]　A

12、二、填空題 4．在研究氣溫和熱茶銷售杯數(shù)的關系時，若求得相關指數(shù)R2≈0.85，則表明氣溫解釋了________的熱茶銷售杯數(shù)變化，而隨機誤差貢獻了剩余的________，所以氣溫對熱茶銷售杯數(shù)的效應比隨機誤差的效應大得多． [解析]　由相關指數(shù)R2的意義可知，R2≈0.85表明氣溫解釋了85%，而隨機誤差貢獻了剩余的15%. [答案]　85%　15% 5．某種商品的廣告費支出x與銷售額y之間有如下關系：(單位：萬元) x 2 4 5 6 8 y 30 40 60 50 70 y與x的線性回歸方程為＝6.5x＋17.5，當廣告費支出5萬元時，殘差為______

13、__． [解析]　當廣告費x＝5時，＝6.5×5＋17.5＝50，殘差為60－50＝10. [答案]　10 三、解答題 6．在一段時間內(nèi)，某種商品的價格x(萬元)和需求量y(t)之間的一組數(shù)據(jù)為： 價格x 1.4 1.6 1.8 2 2.2 需求量y 12 10 7 5 3 (1)畫出散點圖； (2)求出y對x的線性回歸方程； (3)如果價格定為1.9萬元，預測需求量大約是多少． [解]　(1)散點圖如圖所示． (2)采用列表的方法計算與. ＝×9＝1.8， ＝×37＝7.4， ＝＝＝－11.5， ＝－ ＝7.4＋11.5×1.8＝28

14、.1， 所以y對x的線性回歸方程為＝＋x＝28.1－11.5x. (3)當x＝1.9時，＝28.1－11.5×1.9＝6.25(t)， 所以價格定為1.9萬元時，需求量大約是6.25 t. 7．已知某種商品的價格x(單位：元/件)與需求量y(單位：件)之間的關系有如下一組數(shù)據(jù)： x 14 16 18 20 22 y 12 10 7 5 3 求y對x的回歸直線方程，并說明回歸模型擬合效果的好壞． [解]?。?14＋16＋18＋20＋22)＝18，＝(12＋10＋7＋5＋3)＝7.4， x＝142＋162＋182＋202＋222＝1660， y＝122＋102＋72＋52＋32＝327， xiyi＝14×12＋16×10＋18×7＋20×5＋22×3＝620， 所以＝＝＝－1.15， ＝7.4＋1.15×18＝28.1， 所以所求回歸直線方程是＝－1.15x＋28.1. 列出殘差表： yi－i 0 0.3 －0.4 －0.1 0.2 yi－ 4.6 2.6 －0.4 －2.4 －4.4 所以(yi－i)2＝0.3， (yi－)2＝53.2， R2＝1－≈0.994， 所以回歸模型的擬合效果很好． 10