1、第一章 统计案例A 基础达标1已知变量 x 和 y 满足关系 y0.1x1，变量 y 与 z 正相关下列结论中正确的是()Ax 与 y 正相关，x 与 z 负相关Bx 与 y 正相关，x 与 z 正相关Cx 与 y 负相关，x 与 z 负相关Dx 与 y 负相关，x 与 z 正相关第一章 统计案例解析：选 C因为变量 x 和 y 满足关系 y0.1x1，其中0.10)，则将 y0.1x1 代入即可得到：zk(0.1x1)b0.1kx(kb)，所以0.1k0.878，即|r|r0.05，所以有 95%的把握认为“x 与 Y之间具有线性相关关系”，再求回归直线方程是有意义的 第一章 统计案例(3)
2、由于bxiyi5 x yx2i5 x2 112.3545905421.23，a yb x51.2340.08，所以回归直线方程为y1.23x0.08.(4)当 x10 时，y1.23100.0812.38(万元)，即估计用 10年时间，维修费用约为 12.38 万元第一章 统计案例B 能力提升11根据如下样本数据x345678 Y4.02.50.50.52.03.0得到的回归方程为ybxa，则()Aa0，b0，b0Ca0，b0 Da0解析：选 B作出散点图(图略)；观察图象可知，回归直线ybxa 的斜率 b0.故 a0，b0.632，即|r|r0.05.第一章 统计案例从而有 95%的把握认为
3、 x 与 Y 具有线性相关关系，因而求回归直线方程是有意义的 可求得回归系数b0.3，a0.4.故所求回归直线方程为y0.3x0.4.将 x7 代入回归直线方程，可以预测该家庭的月储蓄为y0.370.41.7(千元)第一章 统计案例14(选做题)为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间之间的关系，下表记录了小李某月 1 号到 5 号每天打篮球时间x(单位：小时)与当天投篮命中率 Y 之间的关系：时间 x12345 命中率 Y0.40.50.60.60.4求：(1)小李这 5 天的平均投篮命中率；(2)用线性回归分析的方法，预测小李每月 6 号打篮球 6 小时的投篮命中率第一章 统计案例解：(1)取 x11，x22，x33，x44，x55；y10.4，y20.5，y30.6，y40.6，y50.4.这 5 天的平均投篮命中率为 yy1y2y3y4y550.40.50.60.60.450.5.第一章 统计案例(2)因为 xx1x2x3x4x551234553，所以b5i1xiyi5 x y5i1x2i5 x20.01，所以a0.50.0130.47，从而得回归直线方程为y0.01x0.47，令 x6 得y0.53.预测小李每月 6 号打篮球 6 小时的投篮命中率为 0.53.第一章 统计案例本部分内容讲解结束 按ESC键退出全屏播放
