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一只红铃虫的产卵数y与温度x有关,现收集了7组观测数据列于下表:
温度x/℃21232527293235
产卵数y/个711212466115325
为建立y与x之间的回归方程,我们采用了两种回归模型,得到回归方程如下:
y
=e0.272x-3.849;②
y
=0.367x2-202.543.
试比较上述两种拟合模型,阐述其数据拟合的基本思想和方法:
考点:线性回归方程
专题:概率与统计
分析:作出两种回归模型的散点图,通过对数变换把指数关系变为线性关系,令z=ln y,则变换后样本点分布在直线z=bx+a(a=ln c1,b=ln c2)的附近,这样可以利用线性回归建立y与x的非线性回归方程了.变换的样本点分布在一条直线的附近,推出回归直线方程,查看y与x之间的线性回归方程,推出结果.
解答: 解:根据收集的数据,作散点图,如图.

    从图中可以看出,样本点并没有分布在某个带状区域内,因此两个变量不呈线性相关关系,所以不能直接利用线性回归方程来建立两个变量之间的关系,根据已有的函数知识,可以发现样本点分布在某一条指数函数曲线y=c1 的附近,其中c1、c2为待定的参数.我们可以通过对数变换把指数关系变为线性关系,令z=ln y,则变换后样本点分布在直线z=bx+a(a=ln c1,b=ln c2)的附近,这样可以利用线性回归建立y与x的非线性回归方程了.变换的样本点分布在一条直线的附近,因此可以用线性回归方程来拟合.
    由上表中的数据可得到变换的样本数据表,如下表:
x21232527293235
z1.9462.3983.0453.1784.1904.7455.784
可以求得线性回归直线方程为
?
y
=0.272x-3.843.
    因此红铃虫的产卵数对温度的非线性回归方程为
?
y
=e0.272x-3.843.另一方面,可以认为图中的样本点集中在某二次曲线y=c3x2+c4的附近,其中c3,c4为待定参数,因此可以对温度变量进行变换,即令t=x2,然后建立y与t之间的线性回归方程,从而得到y与x之间的非线性回归方程.
    下表是红铃虫的产卵数和对应的温度的平方的线性回归模型拟合表,作出相应的散点图,如图:

t4415296257298411 0241 225
y711212466115325
从图中可以看出,y与t的散点图并不分布在一条直线的周围,因此不宜用线性回归方程来拟合它,即不宜用二次函数y=c3x2+c4来拟合x与y之间的关系,因此利用
?
y
=e0.272x-3.843来拟合效果较好.
点评:本题考查线性回归方程的应用,散点图以及函数的关系式的应用,散点图是否分布在一条直线的周围,是解题关键.
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P
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10
1
10
3
10
P
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10
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