1、“.....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，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，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......”。

2、“.....今测得组数据如下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，我们可用回由上表可求得，回归方程为残差分析作残差图如差图计算相关指数试预测该运动员训练次及次的成绩解作出该运动员训练次数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......”。

3、“.....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，利用求得的回归方程进行预报，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......”。

4、“.....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，是否喜欢运动等例运动员训练次数与成绩之间的数据关系如下次数成绩作出散点图求出回归方程作出残差图计算相关指数试预测该运动员训练次及次的成绩解作出该运动员训练次数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......”。

5、“.....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，对于基本苗数预报有效穗计算各组残差，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......”。

6、“.....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，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，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......”。

7、“.....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，在周内纯获利元与该周每天销售这种服装件数之间的组数据如下表求样本中心点画出散点图求纯获利与每天销售件数之间的回归方程解中心点，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......”。

8、“.....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，所求的回归方程为将代入回归方程，得小时，即加工个零件的预报时间为小时工厂为了对新研发的种产品进行合理定价，将该产品按事先拟定的价格进行试销，得到如下数据单价元销量件求回归直线方程，其中预计在今后的销售中，销量与单价仍然服从中的关系，且该产品的成本是元件，为使工厂获得最大利润......”。

9、“.....则，该产品的单价应定为元，工厂获得的利润最大三探究与拓展关于与有如下数据有如下的两个线性模型试比较哪个模型拟合的效果更好解由可得与的关系如下表所以，所以由可得与的关系如下表所以，所以由于，所以故的拟合效果好于的拟合效果第章统计案例回归分析的基本思想及其初步应用课时作业新人教版选修明目标知重点了解随机误差残差残差图的概念会通过分析残差判断线性回归模型的拟合效果掌握建立线性回归模型的步骤线性回归模型函数关系是种确定性关系，而相关关系是种非确定性关系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对于组具有线性相关关系的数据„，回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为其中，称为样本点的中心线性回归模型，其中和是模型的未知参数，称为随机误差，自变量称为解释变量......”。