| A. | 若求得相关系数r=-0.89,则y与x具备很强的线性相关关系,且为负相关 | |
| B. | 同学甲根据这组数据得到的回归模型1的残差平方和E1=1.8,同学乙根据这组数据得到的回归模型2的残差平方和E2=2.4,则模型1的拟合效果更好 | |
| C. | 用相关指数R2来刻画回归效果,模型1的相关指数R12=0.48,模型2的相关指数R22=0.91,则模型1的拟合效果更好 | |
| D. | 该回归分析只对被调查样本的总体适用 |
分析 根据r<0则y与x具备很强的线性相关关系,且为负相关;线性回归方程一定过样本中心点;在一组模型中残差平方和越小,拟合效果越好,相关指数表示拟合效果的好坏,指数越小,相关性越强;相关指数R2用来衡量两个变量之间线性关系的强弱R2越接近于1,说明相关性越强,相反,相关性越小,命题可做判断.
解答 解:对于A,r<0则y与x具备很强的线性相关关系,且为负相关,正确;
对于B,残差平方和越小的模型,拟合效果越好,正确;
对于C,相关指数R2用来衡量两个变量之间线性关系的强弱,R2越接近于1,说明相关性越强,相反,相关性越小,因此R2越大拟合效果越好,故不正确;
对于D,回归分析只对被调查样本的总体适用,正确;
故选:C.
点评 本题考查衡量两个变量之间相关关系的方法,要想知道两个变量之间的有关或无关的精确的可信程度,只有利用独立性检验的有关计算,才能做出判断.属于基础题.
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| A. | (-∞,-1] | B. | [-1,+∞) | C. | (-∞,1] | D. | [1,+∞) |
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| 气温(℃) | 18 | 13 | 10 | -1 |
| 用电量(度) | 24 | 34 | 38 | 64 |
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| 上一年的出险次数 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5次以上(含5次) |
| 下一年保费倍率 | 85% | 100% | 125% | 150% | 175% | 200% |
| 连续两年没有出险打7折,连续三年没有出险打6折 | ||||||
| 一年中出险次数 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5次以上(含5次) |
| 频数 | 500 | 380 | 100 | 15 | 4 | 1 |
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| A. | 1 | B. | $\sqrt{7}$ | C. | 3 | D. | $\sqrt{13}$ |
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