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1.在一次抽样调査中测得样本的6组数据,得到一个变量y关于x的回归方程模型,其对应的数值如表
x234567
y3.002.482.081.861.481.10
(Ⅰ)请用相关系数r加以说明y与x之间存在线性相关关系(当|r|>0.81时,说明y与x之间具有线性相关关系);
(Ⅱ)根据(I )的判断结果,建立y关于x的回归方程并预测当x=9时,对应的y值为多少(b精确到0.01)
附参考公式:回归方程$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}{b}$x+$\stackrel{∧}{a}$中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$$\overline{x}$,相关系数r公式为:r=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}}$
参考数据:$\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}$=47.64,$\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}$=139,$\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$=4.18,$\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}$=1.53.

分析 (Ⅰ)由题意计算$\overline{x}$、$\overline{y}$,利用公式计算相关系数r,由此说明x与y之间存在相关关系;
(Ⅱ)求出回归系数$\stackrel{∧}{b}$、$\stackrel{∧}{a}$,写出回归方程,利用回归方程求出x=9时$\stackrel{∧}{y}$的值.

解答 解:(Ⅰ)由题意得$\overline{x}$=$\frac{1}{6}$(2+3+4+5+6+7)=4.5,
$\overline{y}$=$\frac{1}{6}$(3+2.48+2.08+1.86+1.48+1.10)=2,

且$\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}$=47.64,$\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$=4.18,$\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}$=1.53;
∴相关系数r=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}-\overline{x})^{2}\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}}$=$\frac{47.64-6×4.5×2}{4.18×1.53}$=-$\frac{6.36}{6.3954}$≈-0.99,
由|r|>0.81,说明x与y之间存在相关关系;
(Ⅱ)由$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum_{i=1}^{n}{{x}_{i}}^{2}-n{\overline{x}}^{2}}$=$\frac{47.64-6×4.5×2}{139-6{×4.5}^{2}}$=-$\frac{6.36}{17.5}$≈-0.36,
$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$$\overline{x}$=2-(-0.36)×4.5=3.62,
所以x与y的回归方程为$\stackrel{∧}{y}$=-0.36x+3.62,
将x=9代入线性回归方程得$\stackrel{∧}{y}$=-0.36×9+3.62=0.38.

点评 本题考查了线性回归方程的应用问题,也考查了相关系数的应用问题,是中档题.

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 工作年限 1
 年薪(万元) 3.0 4.2 5.6 7.2
预测该员工第五年的年薪为多少?
附:线性回归方程${\;}_{y}^{-}$=bx+a中细数参考公式和参考数据分别为:
${\;}_{b}^{∧}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}{(x}_{i}{-}_{x}^{-})({y}_{i}{-}_{y}^{-})}{\sum_{i=1}^{n}({x}_{i}{-}_{x}^{-})^{2}}$,${\;}_{a}^{∧}$=${\;}_{y}^{-}$-bx,其中${\;}_{x}^{-}$,${\;}_{y}^{-}$为样本均值.

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