變量之間的相關關系(參考版)
2025-05-17 18:13本頁面
【正文】 =+第四步，寫出回歸方程 ，各樣本點大致分布在回歸直線附近 .對同一個總體，不同的樣本數據對應不同的回歸直線，所以回歸直線也具有隨機性 . ，利用上述公式都可以求得 “ 回歸方程 ” ，如果這組數據不具有線性相關關系，即不存在回歸直線，那么所得的 “ 回歸方程 ” 是沒有實際意義的 .因此，對一組樣本數據，應先作散點圖，在具有線性相關關系的前提下再求回歸方程 . P94習題 A組： 2， 3. B組： 1. 作業(yè)： 。 某種產品的廣告費支出 x與銷售額 y（單位：百萬元）之間有如下的對應數據： x 2 4 5 6 8 y 30 40 60 50 70 (1)畫出散點圖；（２）求線性回歸方程；（３）預測當廣告費支出７（百萬元）時的銷售額。 =051015202530354020 25 30 35 40 45 50 55 60 65 年齡脂肪含量% 理論遷移 例 有一個同學家開了一個小賣部，他為了研究氣溫對熱飲銷售的影響，經過統(tǒng)計，得到一個賣出的飲料杯數與當天氣溫的對比表： 攝氏溫度 (℃ ） 5 0 4 7 12 熱飲杯數 156 150 132 128 130 15 19 23 27 31 36 116 104 89 93 76 54 攝氏溫度 (℃ ） 5 0 4 7 12 熱飲杯數 156 150 132 128 130 15 19 23 27 31 36 116 104 89 93 76 54 （ 1）畫出散點圖； （ 2）從散點圖中發(fā)現氣溫與熱飲杯數之 間關系的一般規(guī)律； （ 3）求回歸方程； （ 4）如果某天的氣溫是 2℃ ，預測這天賣出的熱飲杯數 . y = + 020406080100120140160
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