果的偏差线性回归方程中的表示每增加个单位时的变化量,而表示不随的变化而变化的量可以利用线性回归方程预报在取个值时的估计值先判定相关性,再求线性回归方程利用相关系数来判断两个变量之间是否有线性相关关系时,可以依据若,我们认为两个变量间有很强的线性相关关系,可以求线性回归方程,并可用求得的线性回归方程来预报变量的取值若,则认为两个变量之间的线性相关关系并不强,这时求线性回归方程没有太大的实际价值应用名同学在高和高二的数学成绩如下表其中为高数学成绩,为高二数学成绩与是否具有线性相关关系如果与具有线性相关关系,求线性回归方程提示,解𝑦,𝑥𝑦𝑥𝑦𝑥𝑥𝑦𝑦𝑥𝑦𝑥𝑦𝑥𝑥应用个车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此进行了次试验,测得的数据如下零件数个加工时间分与是否具有线性相关关系如果与具有线性位与身高单位具有线性相关关系,根据组样本数据,用最小二乘法建立的回归方程为,则下列结论中不正确的是与具有正的线性相关关系回归直线过样本点的中心𝑥,𝑦若该大学女生身高增加,则其体重约增加若该大学女生身高为,则可断定其体重必为解析答案从居民区随机抽取个家庭,获得第个家庭的月收入单位千元与月储蓄单位千元的数据资料,算得,𝑥求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程判断变量与之间是正相关还是负相关若该居民区家庭月收入为千元,预测该家庭的月储蓄附线性回归方程中,𝑛𝑥𝑦𝑥𝑦𝑛𝑥𝑥其中𝑥,𝑦为样本平均值线性回归方程也可写为解𝑦𝑛𝑛,福建高考工厂有周岁以上含周岁工人名,周岁以下工人名为研究工人的日平均生产量是否与年龄有关,现采用分层抽样的方法,从中抽取了名工人,先统计了他们月的日平均生产件数,然后按工人年龄在“周岁以上含周岁”和“周岁以下”分为两组,再将两组工人的日平均生产件数分成组,分别加以统计,得到如图所示的频率分布直方图周岁以上组周岁以下组从样本中日平均生产件数不足件的工人中随机抽取人,求至少抽到名“周岁以下组”工人的概率规定日平均生产件数不少于件者为“生产能手”,请你根据已知条件完成列联表,并判断是否有的把握认为“生产能手与工人所在的年龄组有关”附χ𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛𝑛χ注此公式也可以写成𝐾𝑛𝑎𝑑𝑏𝑐𝑎𝑏𝑐𝑑𝑎𝑐𝑏𝑑解生产能手非生产能手合计周岁以上组周岁以下组合计χ𝑛𝑎𝑑𝑏𝑐𝑎𝑏𝑐𝑑𝑎𝑐𝑏𝑑,本章整合统计案例回归分析回归分析相关系数可线性化的回归分析性检验性检验性检验的基本思想性检验的应用专题确定线性回归方程的策略准确确定线性回归方程,有利于进步加强数学应用意识,培养运用所学知识解决实际问题的能力下面介绍求线性回归方程的三种方法利用回归直线过定点确定线性回归方程线性回归方程经过样本的中心点𝑥𝑥,𝑦称为样本点的中心,回归直线定经过此点应用观察两个相关变量的如下数据则两个变量间的线性回归方程为解析𝑥答案利用公式求确定线性回归方程利用公式求线性回归方程时应注意以下几点求时利用公式𝑛𝑥𝑥𝑦𝑦𝑛𝑥𝑥𝑛𝑥𝑦𝑥𝑦𝑛𝑥𝑥,先求出𝑥𝑛,𝑦𝑛再由𝑦𝑥求出的值,最后写出线性回归方程线性回归直线在轴上的截距和斜率都是通过样本估计而来,存在着误差,这种误差可能导致预报结果的偏差线性回归方程中的表示每增加个单位时的变化量,而表示不随的变化而变化的量可以利用线性回归方程预报在取个值时的估计值先判定相关性,再求线性回归方程利用相关系数来判断两个变量之间是否有线性相关关系时,可以依据若,我们认为两个变量间有很强的线性相关关系,可以求线性回归方程,并可用求得的线性回归方程来预报变量的取值若,则认为两个变量之间的线性相关关系并不强,这时求线性回归方程没有太大的实际价值应用名同学在高和高二的数学成绩如下表其中为高数学成绩,为高二数学成绩与是否具有线性相关关系如果与具有线性相关关系,求线性回归方程提示,解𝑦,𝑥𝑦𝑥𝑦𝑥𝑥𝑦𝑦𝑥𝑦𝑥𝑦𝑥𝑥应用个车间为了规定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此进行了次试验,测得的数据如下零件数个加工时间分与是否具有线性相关关系如果与具有线性相关关系,求线性回归方程提示,解𝑦𝑥𝑦𝑥𝑦𝑥𝑥𝑦𝑦,专题二可线性化的回归分析曲线线性化的意义曲线的线性化是曲