某公司的广告费[tex=0.571x0.786]yPNTqDbsbi+W1HJQhfGL3Q==[/tex](百万元）与销售额[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex] (百万元）资料如下:[br][/br][img=560x134]178f479057d781f.png[/img](1) 作出散点图;[br][/br](2) 求出[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]对[tex=0.571x0.786]yPNTqDbsbi+W1HJQhfGL3Q==[/tex]的经验回归直线方程;[br][/br](3) 对所求出的回归方程作回归效果的显著性检验 ( [tex=3.786x1.0]j0DyOD2xW8hNkLP53FtTIA==[/tex]);[br][/br](4) 若回归方程已通过显著性检验，试求广告费为 4.8 时销售额的0.95 预测区间.
举一反三
- 设[tex=3.643x1.5]CinLUzRWWE6wPkbL8iqt3LoTXotKCKQQAoUOnK9efwuPG4oZQ/RVUn0SwZDsIrgE[/tex]是由变量[tex=2.429x1.357]KpZxGfUsW9d3kaL7HnjeRQ==[/tex]的一组样本观测值 [tex=2.643x1.357]X5TPzVLq6Sjb68b/DlOgURAmIsKkzAhTH3FbMC91Sp4=[/tex][tex=6.429x1.357]AuButhAmDWb+DHc8lMZbICjdTmq85yh+m7vfObPXtGk=[/tex]所求得的经验回归方程，则[br][/br][br][/br] 未知类型：{'options': ['[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]是[tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex]的线性函数;[br][/br][br][/br]', '[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]与[tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex]之间具有近似的线性关系;[br][/br][br][/br]', '若该方程通过关于回归系数的显著性检验，则可断定[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]是[tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex]的线代函数;[br][/br][br][/br]', '若该方程通过关于回归系数的显著性检验，则可认为[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]与[tex=0.571x0.786]ZKO2xs0EgSemzoH7MSmYTA==[/tex]具有线性相关关系'], 'type': 102}
- 某厂销售收入 [tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex] 与利润 [tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex] 的统计资料如下表7-22所示：[br][/br][img=865x276]17f98038ddab18b.png[/img]（1）问 [tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex] 与 [tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex] 是否有明显的线性关系？简单说明理由。[br][/br]（2）若 [tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex] 与 [tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex] 有线性关系，试求出 [tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex] 关于 [tex=0.929x1.286]uswT/CEcOIwMpCvTz/zeaA==[/tex] 的线性回归方程。[br][/br]（3）若销售收入为480万元，利润总额平均值的预测值为多少？
- 已知某城市有关 A 商品需求的统计资料如下:[img=1415x191]178bfa68ffae66b.png[/img]假设销售量 [tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex] 与该城市的居民人均收入 [tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex] 以及商品的单价 服从线性关系，根据上面数据(1) 建立 [tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex] 对 [tex=2.643x1.214]g1eeTNblG8qvUFsjwsMATg==[/tex] 的二元线性回归方程;(2) 对回归方程的显著性进行检验 ([tex=3.786x1.0]j0DyOD2xW8hNkLP53FtTIA==[/tex]) ;(3) 对回归方程的系数进行显著性检验 ([tex=3.786x1.0]j0DyOD2xW8hNkLP53FtTIA==[/tex]) .
- 一元线性回归的显著性检验中[tex=5.643x1.286]9cWoI92cDpWj2O9xaVjg/7xxExLwgdCfOzJ9g0kZo5uBiB4do9q+RJmYfyRLW52I[/tex]分别表示离差平方和、回归平方和及残差平方和，当比值（）越大时表明[tex=0.571x1.286]XubEW9+1+hkJqH7jXe5MrA==[/tex]对[tex=0.857x1.286]h9C4nePGcGllh55hxKIsUw==[/tex]的影响越大.[br][/br][br][/br] 未知类型：{'options': ['[tex=1.429x2.571]kyzkVjHqTWjAFRDIFM1CnWc7RQqdabb3dITxMhsPV6Y=[/tex]', '[tex=1.429x2.571]kyzkVjHqTWjAFRDIFM1CnSQCbOBBLiwNV9yaM8npsyQ=[/tex]', '[tex=1.429x2.571]tBvJEJwiKkieSI1kcjJp4OWU8UQHyUZ6B3vddqd5oxw=[/tex]', '[tex=1.429x2.571]GhNdZJ/xU6F+lZivgmD8hvZTkNlrwvjMp/qSj/OgUIk=[/tex]'], 'type': 102}
- 对9位青少年的身高丫与体重X进行观测，并已得出以下数据:[br][/br][tex=28.143x4.357]Ck4j1YFlvVH5wCAykOEMi7tuk2hyPdbt3KJA6tGkcSj26D8MRSyYmBp1tY6mtvWC0RXTMdv82rwa3Plqd6IrPRofgYKZ6wmPuWYg+0O/s9MhdvaDh1ppxNRI+aoKX5DZOHow0zSx1EwIjK9UUWBKZ8ViXAdgRnb3fd8CWy/1LjaJk8zWHG2jhCQCbOSN2Xce[/tex][br][/br]要求：( 1 ) 以身高为因变量，体重为自变量，建立线性回归方程。( 2 ) 计算残差平方和与决定系数。( 3 ) 计算身高与体重的相关系数并进行显著性检验。(自由度为 7, 显著水平为 0.05的 [tex=0.429x0.929]gQzDwVIykgengUJAyMAHkQ==[/tex]分布双侧检验临界值为 2.365。)( 4 ) 对回归系数 [tex=0.929x1.214]As/7VtSYJqzU7QW6LmBK1A==[/tex]进行显著性检验。