1、1.2 回归分析（二）（检测学生版）时间:50分钟 总分：80分 班级： 姓名：一、 选择题（共6小题，每题5分，共30分）1有下列数据：12335.9912.01下列四个函数中，模拟效果最好的为ABCD2 以模型去拟合一组数据时，为了求出回归方程，设，其变换后得到线性回归方程为，则ABCD3.已知人的年龄x与人体脂肪含量的百分数y的回归方程为0.577x0.448，如果某人36岁，那么这个人的脂肪含量() A一定是20.3%B在20.3%附近的可能性比较大C无任何参考数据D以上解释都无道理4若一函数模型为yax2bxc(a0)，为将y转化为t的线性回归方程，则需作变换t()Ax2B(xa)2
2、C.2D以上都不对5.某学校开展研究性学习活动，某同学获得一组实验数据如下表：x1.99345.16.12y1.54.047.51218.01对于表中数据，现给出下列拟合曲线，其中拟合程度最好的是()Ay2x2 By()xCylog2x Dy(x21)6.甲、乙、丙、丁四位同学各自对A、B两变量的线性相关性做试验，并用回归分析方法分别求得相关系数r与残差平方和m如下表：甲乙丙丁r0.820.780.690.85m106115124103则哪位同学的试验结果体现A、B两变量有更强的线性相关性()A甲 B乙C丙 D丁二、 填空题（共4小题，每题5分，共20分）7在一组样本数据(x1，y1)，(x2
3、，y2)，(xn，yn)(n2，x1，x2，xn不全相等)的散点图中，若所有样本点(xi，yi)(i1,2，n)都在直线yx1上，则这组样本数据的样本相关系数为_8已知方程0.85x82.71是根据女大学生的身高预报她的体重的回归方程，其中x的单位是cm，的单位是kg，那么针对某个体(160,53)的残差是_9当建立了多个模型来拟合某一组数据时，为了比较各个模型的拟合效果，我们可以通过计算_来确定(1)残差平方和；(2)相关指数R2；(3)相关系数r10.在研究身高和体重的关系时,求得相关指数R2,可以叙述为“身高解释了64%的体重变化,而随机误差贡献了剩余的36%”,所以身高对体重的效应比随
4、机误差的效应大得多.三、解答题（共3小题，每题10分，共30分）11.某地区不同身高(单位)的未成年男性的体重(单位)的平均值如下表：身高60708090100110120130140150160170体重6.137.909.9912.1515.0217.5020.9226.8631.1138.8547.2555.05试建立与之间的回归方程12.关于x与y有如下数据关系:x24568y3040605070为了对x,y两个变量进行统计分析,现有以下两种线性模型:甲模型=6.5x+17.5,乙模型=7x+17,试比较哪一个模型拟合的效果更好.13.下表是某年美国旧轿车价格的调查资料,以x(年)表示轿车的使用年数,y(美元)表示相应的年均价格,求y关于x的非线性回归方程.使用年数x12345678910平均价格y2 6511 9431 4941 087765538484290226204
