假设某种钢材的硬度与含铜量百分比以及温度之间服从线性关系，下面给出六次试验的数据资料.[img=1425x450]178bfec209baee9.png[/img]根据上面数据，(1) 建立硬度对含铜量及温度的二元线性回归方程;(2) 对回归方程的显著性进行检验 [tex=4.571x1.357]RmH8DdE3ny+Ivnl3HG6EvQ==[/tex];(3) 对回归方程的系数进行显著性检验 [tex=4.571x1.357]RmH8DdE3ny+Ivnl3HG6EvQ==[/tex],并对系数的含义进行解释.
举一反三
- 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]) .
- 表3 3给出Y关于X，X的线性回归结果。[img=597x133]17b00b1eab2e326.png[/img] 检验假设:[tex=1.214x1.214]AKRJ+piA0nf7C/6/dimpFw==[/tex]和[tex=1.214x1.214]mzDCcy67Z8VvjJDKwZ/vAA==[/tex]对Y无影响，应采用何种检验，为什么
- 下表给出了某班12名同学两次考试的成绩。要求：(1)计算两次考试成绩(X,Y)的相关(2)求Y对X的线性回归方程;（3）对所求方程进行方差分析，以检验其显著性提示: [tex=32.643x1.286]I/NcS0LDveLL2lm9KWY5LD58OUbW3mOKab/gXVs2biQhukfjqQyMsYbqdVyHNSWU+KBYz10rIPPQhNoxSo15XjYyflE4OL/kQH8ndOyWBWBybmZzuzE9E+2AwiLjTgev[/tex][img=1004x134]17cc057c9c476c6.png[/img]
- 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.
- 线性回归模型的检验,以下论述正确的有()。 A: 包含方程的显著性检验和系数的显著性检验 B: 在一元线性回归模型中,对方程的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的 C: 在一元线性回归模型中,对方程的显著性检验与斜率系数的显著性检验是不一致的 D: 在多元线性回归模型中,对方程的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的 E: 在多元线性回归模型中,对方程的显著性检验与斜率系数的显著性检验是不一致的