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房屋大小(m2) | 115 | 110 | 80 | 135 | 105 |
销售价格(万元) | 24.8 | 21.6 | 18.4 | 29.2 | 22 |
(1)画出数据的散点图;
(2)用最小二乘估计求线性回归方程,并在散点图中加上回归直线;
(3)计算残差平方和、总偏差平方和及相关指数R2,并指出预报变量的变化在多大程度上与解释变量有关?在多大程度上与残差变量有关?
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x | 63 | 53 | 70 | 84 | 60 | 72 | 51 | 83 | 70 | 64 |
y | 288 | 293 | 349 | 343 | 290 | 354 | 283 | 324 | 340 | 286 |
求y对x的线性回归方程.(小数点后保留两位有效数字)
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广告费用(千元) | 1.0 | 4.0 | 6.0 | 10.0 | 14.0 |
销售额(千元) | 19.0 | 44.0 | 40.0 | 52.0 | 53.0 |
现要使销售额达到6万元,则需广告费用为 .(保留两位有效数字)
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(1)假定两艘轮船吨位相差1 000吨,船员平均人数相差 ;
(2)对于最小的船估计的船员数是 ,对于最大的船估计的船员数是 .
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①回归方程适用于任何样本
②回归方程一般具有时间性
③样本取值的范围不影响回归方程的范围
④回归方程的预报值就是预报变量的精确值
⑤预报值是预报变量可能取值的平均值
A.0B.1C.2D.3
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A.
=11.47+2.62x
B.
=-11.47+2.62x
C.
=2.62+11.47x
D.
=11.47-2.62x
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