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下列四个命题正确的是   
(1)线性相关系数r越大,两个变量的线性相关性越强,反之,线性相关性越弱
(2)残差平方和越小的模型,拟合的效果越好
(3)用相关指数R2来刻画回归效果,R2越小,说明模拟效果越好
(4)实数a,b满足,则有a=b或0<b<a.
【答案】分析:根据用相关系数衡量两变量的线性相关关系,来判断(1)的正确性;
根据可用残差平方和衡量回归方程预报精度,来判断(2)的正确性;
根据用相关指数R2来刻画回归效果,判断(3)是否正确;
利用指数函数的性质判断(4)的正确性.
解答:解:根据线性相关系数r,|r|越大两个变量的线性相关性越强,∴(1)不正确;
根据残差平方和越小预报精度越高.∴拟合的效果越好,∴(2)正确;
根据相关指数R2的计算公式及与残差平方和的关系,R2越大,残差平方和越小,模拟效果越好,∴(3)不正确;
⇒a=b=0,∴④不正确.
故答案是(2)
点评:本题考查两个变量的线性相关性及回归分析的基本思想.
相关系数r,r>0,r<0,|r|越接近于1,相关性越强;越接近于0,说明两变量基本没有相关性;
可用残差平方和衡量回归方程预报的精度,越小,精度越高;
用相关指数R2来刻画回归效果,R2越大,残差平方和越小,模拟效果越好.
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①正态曲线f(x)=
1
σ
e-
(x-μ)2
2σ2
关于直线x=μ对称;
②正态分布N(μ,σ2)在区间(-∞,μ)内取值的概率小于0.5;
③服从于正态分布N(μ,σ2)的随机变量在(μ-3σ,μ+3σ)以外取值几乎不可能发生;
④当μ一定时,σ越小,曲线“矮胖”

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①线性相关系数r越大,两个变量的线性相关性越强;反之,线性相关性越小;
②残差平方和越小的模型,拟合的效果越好;
③用相关指数R2来刻画回归效果,R2越小,说明模型的拟合效果越好.
④随机误差e是衡量预报精确度的一个量,它满足E(e)=0.

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