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A.越大
B.越小
C.无法判断
D.以上都不对
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年份x | 1950 | 1951 | 1952 | 1953 | 1954 | 1955 | 1956 | 1957 | 1958 |
人数 Y/万人 | 55 196 | 56 300 | 57 482 | 58 796 | 60 266 | 61 560 | 62 828 | 64 563 | 65 994 |
求y关于x的非线性回归方程.
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使用年数x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
平均价格(美元)y | 2 651 | 1 943 | 1 494 | 1 087 | 765 | 538 | 484 | 290 | 226 | 204 |
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日期 | 5.1 | 5.2 | 5.3 | 5.4 | 5.5 | 5.6 | 5.7 | 5.8 | 5.9 | 5.10 | 5.11 | 5.12 |
人数 | 100 | 109 | 115 | 118 | 121 | 134 | 141 | 152 | 168 | 175 | 186 | 203 |
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图1-1-3
下列说法:
①根据此散点图,可以判断日期与人数具有线性相关关系;
②若日期与人数具有线性相关关系,则相关系数R与临界值R0.05应满足|R|>R0.05;③根据此散点图,可以判断日期与人数具有一次函数关系.其中正确的个数为( )
A.0 B
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零件数x(个) | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 | 60 | 70 | 80 |
加工时间Y(分钟) | 12 | 25 | 35 | 48 | 55 | 61 | 64 | 70 |
两变量的回归直线方程为 ,该函数模型的残差平方和为 ,相关指数为 .
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