1、“.....相关关系函数关系是种确定性关系，而相关关系是种非确定性关系上面所提的名师与高徒之间的关系就是相关关系思考什么叫回归分析答回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的种常用方法思考对具有线性相关关系的两个变量进行回归分析有哪几个步骤答基本步骤为画散点图，求线性回归方程，用线性回归方程进行预报例若从大学中随机选取名女大学生，其身高和体重数据如下表所示编号身高体重求根据女大学生的身高预报体重的回归方程，并预报名身高为的女大学生的体重解画散点图选取身高为自变量，体重为因变量，画出散点图，展示两个变量之间的关系，并判断二者是否具有线性关系由散点图可以发现，样本程为知随的增大而增大，所以与具有正的线性相关关系由最小二乘法建立回归方程的过程知......”。

2、“.....若该大学女生身高增加，则其体重约增加若该大学女生身高为，则可断定其体重必为答案解析由回归方质量答案若劳动生产率千元与月工资元之间的线性回归方程为，则下列判断正确的是劳动生产率为元时，月工资为元劳动生产率提高元时，月工资平均提高元劳动生产率提高元时，月工资平，所以解释变量小麦基本苗数对有效穗约贡献了残差变量贡献了约下列各组变量之间具有线性相关关系的是出租车费与行驶的里程学习成绩与学生身高身高与体重铁的体积与方程为当时估计成熟期有效穗为由于，可以算得分别为，残差平方和可得间的关系设回归方程为，由故所求的线性回归效穗计算各组残差，并计算残差平方和求相关指数，并说明残差变量对有效穗的影响占百分之几解散点图如下由图看出，样本点呈条状分布，有比较好的线性相关关系......”。

3、“.....今测得组数据如下以为解释变量，为预报变量，作出散点图求与之间的回归方程，对于基本苗数预报有训练次和次的成绩分别为和反思与感悟解答本类题目应先通过散点图来分析两变量间的关系是否线性相关，然后再利用求回归方程的公式求解回归方程，并利用残差图或相关指数来分析函数模型的拟合效果，在此基础上，借助数计算相关指数说明了该运动员的成绩的差异有是由训练次数引起的做出预报由上述分析可知，我们可用回归方程作为该运动员成绩的预报值将和分别代入该方程可得和故预测该运动员回归方程为残差分析作残差图如下图所示，由图可知，残差点比较均匀地分布在水平带状区域中，说明选用的模型比较合适计算相关指与成绩之间的散点图，如下图所示，由散点图可知，它们之间具有线性相关关系列表计算次数成绩由上表可求得......”。

4、“.....利用线性回归方程求的值，在很多时候是个预报值，例如，人的体重与身高存在定的线性关系，但体重除了受身高的影响外，还受其他因素的影响，如饮食习惯，是否喜欢运动中的点分布的带形区域宽度越窄，拟合精度越高相关指数法相关指数越接近于，模型的拟合效果越好思考如果，表示什么意义答表示解释变量对于预报变量的贡献率为思考回归分析中，利用线性回归方程求关系是相关关系而非函数关系，由回归方程得到的是预报值而非实际值思考给出两个变量的回归方程，怎样判断拟合效果的好坏答般有三种方法来判断拟合效果残差平方和法残差平方和越小，拟合效果越好残差图对的回归方程是当时所以，可以预测他的物理成绩是探究点二线性回归分析思考利用求得的回归方程进行预报......”。

5、“.....为什么得到的预报值和实际值并不相同答解释变量和预报变量之间的关系是相关关系而非函数关系，由回归方程得到的是预报值而非实际值思考给出两个变量的回归方程，怎样判断拟合效果的好坏答般有三种方法来判断拟合效果残差平方和法残差平方和越小，拟合效果越好残差图中的点分布的带形区域宽度越窄，拟合精度越高相关指数法相关指数越接近于，模型的拟合效果越好思考如果，表示什么意义答表示解释变量对于预报变量的贡献率为思考回归分析中，利用线性回归方程求出的函数值定是真实值吗答不定是真实值，利用线性回归方程求的值，在很多时候是个预报值，例如，人的体重与身高存在定的线性关系，但体重除了受身高的影响外，还受其他因素的影响，如饮食习惯......”。

6、“.....如下图所示，由散点图可知，它们之间具有线性相关关系列表计算次数成绩由上表可求得，回归方程为残差分析作残差图如下图所示，由图可知，残差点比较均匀地分布在水平带状区域中，说明选用的模型比较合适计算相关指数计算相关指数说明了该运动员的成绩的差异有是由训练次数引起的做出预报由上述分析可知，我们可用回归方程作为该运动员成绩的预报值将和分别代入该方程可得和故预测该运动员训练次和次的成绩分别为和反思与感悟解答本类题目应先通过散点图来分析两变量间的关系是否线性相关，然后再利用求回归方程的公式求解回归方程，并利用残差图或相关指数来分析函数模型的拟合效果，在此基础上，借助回归方程对实际问题进行分析跟踪训练假定小麦基本苗数与成熟期有效穗之间存在相关关系，今测得组数据如下以为解释变量，为预报变量，作出散点图求与之间的回归方程......”。

7、“.....并计算残差平方和求相关指数，并说明残差变量对有效穗的影响占百分之几解散点图如下由图看出，样本点呈条状分布，有比较好的线性相关关系，因此可以用回归方程刻画它们之间的关系设回归方程为，由故所求的线性回归方程为当时估计成熟期有效穗为由于，可以算得分别为，残差平方和可得，所以解释变量小麦基本苗数对有效穗约贡献了残差变量贡献了约下列各组变量之间具有线性相关关系的是出租车费与行驶的里程学习成绩与学生身高身高与体重铁的体积与质量答案若劳动生产率千元与月工资元之间的线性回归方程为，则下列判断正确的是劳动生产率为元时，月工资为元劳动生产率提高元时，月工资平均提高元劳动生产率提高元时，月工资平均提高元月工资为元时与具有正的线性相关关系回归直线过样本点的中心，若该大学女生身高增加，则其体重约增加若该大学女生身高为，则可断定其体重必为答案解析由回归方程为知随的增大而增大......”。

8、“.....所以回归直线过样本点的中心利用回归方程可以估计总体，所以不正确产品的广告费用与销售额的统计数据如下表广告费用万元销售额万元根据上表可得回归方程中的为，据此模型预报广告费用为万元时销售额为万元万元万元万元答案解析又必过，线性回归方程为当万元时万元甲乙丙丁四位同学各自对，两变量做回归分析，分别得到散点图与残差平方和如下表甲乙丙丁散点图残差平方和哪位同学的实验结果体现拟合，两变量关系的模型拟合精度高甲乙丙丁答案在研究气温和热茶销售杯数的关系时，若求得相关指数，表明气温解释了的热茶销售杯数变化或者说热茶销售杯数差异有是由气温引起的答案对具有线性相关关系的变量和，由测得的组数据已求得回归直线的斜率为，且恒过，点，则这条回归直线的方程为答案解析由题意知，所以，即回归直线的方程为个服装店经营种服装......”。

9、“.....散点图如下因为所以二能力提升已知与之间的几组数据如下表假设根据上表数据所得线性回归直线方程，若同学根据上表中的前两组数据，和，求得的直线方程为，则以下结论正确的是选下表是和之间的组数据，则关于的回归方程必过点，点，点，点，答案解析回归方程必过样本点的中心即，如图是和的组样本数据的散点图，去掉组数据后，剩下的组数据的相关指数最大答案，解析经计算，去掉，这组数据后，其他组数据对应的点都集中在条直线附近，即两变量的线性相关性最强，此时相关指数最大车间为了规定工时定额，需确定加工零件所花费的时间，为此做了次试验，得到的数据如下零件的个数个加工的时间小时若加工时间与零件个数之间有较好的相关关系求加工时间与零件个数的回归方程试预报加工个零件需要的时间解由表中数据得从而得因此......”。