实习十五 相关回归分析
一、目的意义
1.掌握直线相关与回归分析的意义及用途。
2.熟悉直线相关与回归的统计分析方法及对结论的评价。
二、复习思考题
[是非题]
1.回归系数越大，两变量关系越密切。( )
2.()
3.同一样本的b和r的假设检验结果相同。( )
4.R=0.08，就可以认为两变量相关非常密切。( )
5.建立回归方程Y=a+bx，且b有显着意义，就可认为X和y 间存在因果关系。 ( )
6.相关系数的假设检验P值愈小，则说明两变量X与Y间的关系愈密切。( )
7.当相关系数为0.78，而P>0.05时，表示两变量X与Y相关密切。()
8.有一资料作相关分析，t检验结果为tr=4.24，若作回归分析，tb≥4.24。()
9.根据样本算得一相关系数r，经t检验，P<0.01，说明r来自高度相关的相关总体。 ()
10.Sy.x为各观察值Y距回归直线的标准差。如果变量X与y 的相关系数r=1，则必定sy.x=0。
[选择题]
1.两组资料中，回归系数b较大的一组。
(1)则r也较大； (2)则r也较小；
(3)两变量关系较密切； (4)r可能大也可能小。
2.同一资料，如将X作自变量，Y作因变量，得回归系数b；将Y作自变量，X作因变量，得回归系数b´，则相关系数r为。
(1)bb´ (2)b+b´/2
(3)b+b´ (4)
3.若r1>r0.01(n1´),r2>r0.05(n2´)则可认为。
(1)第一组资料中两变量相关较密切；
(2)第二组资料中两变量相关较密切；
(3)很难说那一组资料中两变量相关较密切；
(4)至少可以说两组资料中两变量相关密切程度不一样。
4.下列哪一式可出现负值；
(1)Σ(X-
)2(2)ΣY2-(ΣY)2/n
(3)Σ(Y-
)2 (4)Σ(X-)(Y-)
5.Y=7+2X是1～7儿童以年龄(岁)估计体重(kg)的回归方程，若体重以市斤为单位，则此方程：
(1)截距改变 (2)回归系数改变
(3)两者都改变 (4)两者都不改变
三、习题
某监测站拟用极谱法替代碘量法来测定水中溶解氧含量。今对13个水样同时用两种方法测定，结果如下，求相关系数及回归方程式。
极谱法(μA值)
碘量法(溶解氧)
5.3
5.84
5.3
5.85
5.2
5.80
2.1
0.33
3.0
1.96
3.3
2.27
2.8
1.58
3.4
2.32
2.3
0.76
6.8
7.79
6.3
7.56
6.5
7.98
4.8
5.00
1.掌握直线相关与回归分析的意义及用途。
2.熟悉直线相关与回归的统计分析方法及对结论的评价。
二、复习思考题
[是非题]
1.回归系数越大，两变量关系越密切。( )
2.()
3.同一样本的b和r的假设检验结果相同。( )
4.R=0.08，就可以认为两变量相关非常密切。( )
5.建立回归方程Y=a+bx，且b有显着意义，就可认为X和y 间存在因果关系。 ( )
6.相关系数的假设检验P值愈小，则说明两变量X与Y间的关系愈密切。( )
7.当相关系数为0.78，而P>0.05时，表示两变量X与Y相关密切。()
8.有一资料作相关分析，t检验结果为tr=4.24，若作回归分析，tb≥4.24。()
9.根据样本算得一相关系数r，经t检验，P<0.01，说明r来自高度相关的相关总体。 ()
10.Sy.x为各观察值Y距回归直线的标准差。如果变量X与y 的相关系数r=1，则必定sy.x=0。
[选择题]
1.两组资料中，回归系数b较大的一组。
(1)则r也较大； (2)则r也较小；
(3)两变量关系较密切； (4)r可能大也可能小。
2.同一资料，如将X作自变量，Y作因变量，得回归系数b；将Y作自变量，X作因变量，得回归系数b´，则相关系数r为。
(1)bb´ (2)b+b´/2
(3)b+b´ (4)
3.若r1>r0.01(n1´),r2>r0.05(n2´)则可认为。
(1)第一组资料中两变量相关较密切；
(2)第二组资料中两变量相关较密切；
(3)很难说那一组资料中两变量相关较密切；
(4)至少可以说两组资料中两变量相关密切程度不一样。
4.下列哪一式可出现负值；
(1)Σ(X-
)2(2)ΣY2-(ΣY)2/n(3)Σ(Y-
)2 (4)Σ(X-)(Y-)5.Y=7+2X是1～7儿童以年龄(岁)估计体重(kg)的回归方程，若体重以市斤为单位，则此方程：
(1)截距改变 (2)回归系数改变
(3)两者都改变 (4)两者都不改变
三、习题
某监测站拟用极谱法替代碘量法来测定水中溶解氧含量。今对13个水样同时用两种方法测定，结果如下，求相关系数及回归方程式。
极谱法(μA值)
碘量法(溶解氧)
5.3
5.84
5.3
5.85
5.2
5.80
2.1
0.33
3.0
1.96
3.3
2.27
2.8
1.58
3.4
2.32
2.3
0.76
6.8
7.79
6.3
7.56
6.5
7.98
4.8
5.00