1、 学习目标 1. 通过典型案例的探究，进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用;2. 了解评价回归效果的三个统计量：总偏差平方和、残差平方和、回归平方和.3. 会用相关指数，残差图评价回归效果.学习过程 一、基础过关1 下列变量之间的关系是函数关系的是 ( )A已知二次函数 yax 2bxc，其中 a，c 是已知常数，取 b 为自变量，因变量是这个函数的判别式 b 24acB光照时间和果树亩产量C降雪量和交通事故发生率D每亩施用肥料量和粮食产量2 在以下四个散点图中，其中适用于作线性回归的散点图为 ( )A B C D3 下列变量中，属于负相关的是 ( )A收入增加，储蓄额增加B产量增加，
2、生产费用增加C收入增加，支出增加D价格下降，消费增加4 已知对一组观察值(x i， yi)作出散点图后确定具有线性相关关系，若对于 ybx a，求得 b0.51， 61.75， 38.14，则线性回归方程为 ( )x yAy0.51x6.65 By 6.65x0.51Cy 0.51x42.30 Dy42.30x0.515 对于回归分析，下列说法错误的是 ( )A在回归分析中，变量间的关系若是非确定关系，那么因变量不能由自变量唯一确定B线性相关系数可以是正的，也可以是负的C回归分析中，如果 r21，说明 x 与 y 之间完全相关D样本相关系数 r(1,1)6 下表是 x 和 y 之间的一组数据，
3、则 y 关于 x 的回归方程必过 ( )x 1 2 3 4y 1 3 5 7A.点(2,3) B点(1.5,4)C点(2.5,4) D点(2.5,5)7 若线性回归方程中的回归系数 b0，则相关系数 r_.二、能力提升8 某医院用光电比色计检验尿汞时，得尿汞含量(mg/L)与消光系数计数的结果如下：尿汞含量 x 2 4 6 8 10消光系数 y 64 138 205 285 360若 y 与 x 具有线性相关关系，则线性回归方程是_9 若施化肥量 x(kg)与小麦产量 y(kg)之间的线性回归方程为 y2504x ，当施化肥量为50 kg 时，预计小麦产量为_ kg.10某车间为了规定工时定额
4、，需确定加工零件所花费的时间，为此做了 4 次试验，得到的数据如下：零件的个数 x/个 2 3 4 5加工的时间 y/小时 2.5 3 4 4.5若加工时间 y 与零件个数 x 之间有较好的相关关系(1)求加工时间与零件个数的线性回归方程；(2)试预报加工 10 个零件需要的时间11在一段时间内，分 5 次测得某种商品的价格 x(万元) 和需求量 y(t)之间的一组数据为：1 2 3 4 5价格 x 1.4 1.6 1.8 2 2.2需求量 y 12 10 7 5 3已知 xiyi62， x 16.6.5 i 1 5 i 12i(1)画出散点图；(2)求出 y 对 x 的线性回归方程；(3)如果价格定为 1.9 万元，预测需求量大约是多少？( 精确到 0.01 t)
