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根据X和Y的样本数据
四名同学
根据
各自
的样本数据
研究变量
x
,
y
之间的相关关系,并求得回归直...
答:
此两变量的关系是正相关;②
y与x
负相关且 y =-3.476x+5.648 ;此结论正确,线性回归方程符合负相关的特征;③y与x正相关且 y =5.437x+8.493 ;此结论正确,线性回归方程符合正相关的特征
已知
样本数据
为二项分布(
X
,
Y
),计算样本方差
答:
计算过程:方差的计算公式:D(
X
)=(E[X-EX])^2=E(X^2)-(EX)^2 由题目为二项分布,所以EX=p,同时EX^2=p。D(X)=E(X^2)-(EX)^2=p-p^2=p*(1-p)=p*q。所以说DX的值为p*q。
某同学
根据
自己
的样本数据
研究变量
x
,
y
之间的关系,求得10i=1xi=80,1...
答:
∵10i=1xi=80,10i=1yi=20,∴.
x
=8,.
y
=2,代入?y=?bx?0.4,可得:b=0.3,∴当x=7时?y=0.3×7-0.4=1.7故选:C.
相关变量
x
、
y的样本数据
如下表: x 1 2 3 4 5 y 2 2 3 5 6经回归分析可...
答:
由题意,.
x
=1+2+3+4+55=3,.
y
=2+2+3+5+65=3.6,∵回归直线方程为?y=1.1x+a,∴3.6=1.1×3+a,∴a=0.3.故选:C.
已知由
样本数据
(x1,y1),(
x
2,
y
2),…,(xn,yn)求得的回归直线方程为y=1...
答:
由
样本数据
点集{(xi,yi)|i=1,2,…,n}求得的回归直线方程为
y
=1.5x+1,且
x
=2,∴.y=4,去掉两个数据点(2.2,2.9)和(1.8,5.1),x′=2,.y′=4重新求得的回归直线的斜率估计值为1,回归直线方程设为:y=x+a,代入(2,4),∴a=2∴回归直线l的方程为:y=x+2....
对于变量
x
,
y
随机取到的一组
样本数据
,用r表示样本相关系数,给出下列说法...
答:
05,相关系数的临界值为r0.05=0.8016可得变量y与x之间具有线性关系,但是不能说有95%的把握认为
x与y
之间具有线性相关关系,故①错误;②若r<r0.05,表明x与y之间一定不具有线性相关关系,错误;③r的取值范围是[0,1],且越接近1,线性相关程度越好,正确.故答案为 A ...
样本数据
为2维(
x
,
y
),知道x分量均值xi,y分量均值yi,以及各自的标准差Sx...
答:
感觉应该是求不出来的,因为你现在只是知道每个
样本
各自的统计量,不知道他们的相关性。就好比你从
x
,
y
各自的总体均值(数学期望)和总体方差(数学方差)没法推断他们的相关性一样。退一步说,即便你知道边缘分布,也没法知道联合分布。何况这里只是知道一阶矩和二阶矩而已,信息太少。我尝试过用Sx乘以...
对两个变量
y和x
进行回归分析,得到一组
样本数据
:(x1,y1),(x2,y2...
答:
样本
中心点在直线上,故A正确,残差平方和越小的模型,拟合效果越好,故B正确,R2越大拟合效果越好,故C不正确,一般不能用残差图判断模型的拟合效果,故D不正确.故选C.
样本
相关系数怎么求?
答:
相关系数(pearson相关系数)是
根据样本数据
计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。有时pearson相关也称为积差相关或者积矩相关,基本原理是假设存在两个变量
X和Y
,则两个变量的皮尔逊相关系数可以通过以下公式进行计算:式中E为数学期望,N为样本容量。以上都可以计算皮尔逊相关系数。SPSSAU举例如下:...
由一组
样本数据
(x1,y1),(
x
2,
y
2),…,(xn,yn)得到的回归直线方程为?y=...
答:
∵线性回归直线的斜率估计值是1.05,设线性回归直线方程是
y
=1.05
x
+b由回归直线经过
样本
中心点,且样本中心点为(4,5),将(4,5)点坐标代入可得b=0.8故答案为:y=1.05x+0.8.
1
2
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下表数据是根据6组X和Y
下面数据是依据10对X和Y
由表中给出消费Y与收入X的数据
同一个X轴怎样分析两个Y数据差异
设x1x2是来自总体X的一个样本
样本均值X是总体均值μ的无偏估计
五个样本作比较X2大
E(XY)=E(X)E(Y)
D(XY)=D(X)D(Y)