若对于预报变量y与解释变量x的10组统计数据的回归模型中，计算R 2 =0.95，又知残差平方和为120.55，那么

选B，高中的话如果你读完大学，选C高中强调自变量是x，就是这里的解释变量，只是一种约定俗成，不知道你理解不

预报变量是真实值，姨妈那个流量是不是真是之一，你可以上百度或者是嗯个各大网站就可以去查就知道了。

回归模型中，预报变量与解释变量呈相关关系， 故预报变量的值与解释变量有关，故B错误； 而回归模型中，回归系数的求解，受到随机误差的总效应的影响， 故预报变量的值与随机误差也有关

由回归分析可知，在进行回归分析时，预报变量的变化由解释变量与残差变量决定． 故选：C

1、在回归分析中，自变量x称为解释变量，因变量y称为预报变量。影响研究对象的变量。2、它解释了研究对象的变动，表现为方程所描述因果关系中的因(即回归分析中的自变量)。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

不是。随机变量称为因变量或响应变量，只能观测但不能控制。普通变量称为自变量或解释变量或预报变量或设计变量，是可控变量，根据需要预先确定，所以说预报变量并不是响应变量。预报变量的变化能波及另一些变量，这样的变量称为因变量，或响应变量。

是。预报响应值预报响应值predictedresponse简称预报值。是根据所建立的回归方程由自变量值二来预估因变量y的值。

在回归分析中,自变量x称为解释变量,因变量y称为预报变量.

外(wai四声)

ewe

这是由你自己选的啊，你需要根据自己想要研究的问题挑选y和x，没有说你一定要挑某些变量，往往在一个问题中，y是确定的，x可能有很多选择的可能，我们都可以一一尝试。

(1)解释变量和预报变量是一次函数关系；残差平方和是0； (2)相关指数是1．

相关系数的绝对值越接近1,即1或-1,两个变量的线性相关关系越强,它们的散点图越接近一条直线

线性相关关系。

在回归直线方程 y =0.2x+12中，当解释变量x每增加一个单位时，预报变量 y 平均增加0.2个单位，故①错误；根据残差的定义，在回归分析中，残差平方和越小，则相关关系越强，拟合效果越好，故②正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心（ . x ， . y ）点，故③正确；对分类变量X与Y，它们的随机变量K 2 （χ 2 ）的观测值k来说，k越小，“X与Y有关系”的把握程度越小，k越大，“X与Y有关系”的把握程度越大．故④错误，故答案为：②③

1、相关系数：，当r＞0时，表明两个变量正相关；当r＜0时，表明两个变量负相关；|r|≤1，且|r|越接近于1，相关程度越大；|r|越接近于0，相关程度越小。2、残差：相关指数r2用来刻画回归的效果，其计算公式是，在含有一个解释变量的线性模型中，r2恰好等于相关系数r的平方。显然，r2取值越大，意味着残差平方和越小，也就是模型的拟合效果越好。

在做回归分析时，残差图中残差点分布的带状区域的宽度越窄，说明拟合精度越高，相关指数的绝对值越接近1，而不是越小，故①错误；②相关指数R2来刻画回归的效果，R2值越大，说明模型的拟合效果越好，因此②正确．③在回归直线方程y=0.2x+12中，当解释变量x每增加一个单位时，预报变量平均增加0.2个单位，故正确；④对分类变量X与Y，它们的随机变量K2的观测值k来说，k越小，“X与Y有关系”的把握程度越小，k越大，“X与Y有关系”的把握程度越大．故④错误

D

用相关系数r可以衡量两个变量之间的相关关系的强弱，根据“相关指数R2=0.80”并不能说明预报变量对解释变量的贡献率是80%，故A错；对于B：由独立性检验知识知两个变量的2×2列联表中对角线上数据的乘积相差越大，说明这两个变量有关系成立的可能性就越大，故B错；对于C：用相关指数R2来刻画回归效果，R2越小，则残差平方和越大，模型的拟合效果越好，故其不正确；对于D：随机误差e是衡量预报精确度的一个量，它满足E（e）=0是正确的．综上可知D正确，故选D．

高中数学必修三有详细说明，可以自学

“最小二乘法主要用来求解两个具有线性相关关系的变量的回归方程。该方法适用于求解不线性回归方程相关的问题,如求解回归直线方程,并应用其分析预报变量的取值 等。破解此类问题的关键点如下: 析数据,分析相关数据,求得相关系数r,或利用散点图判断两变量之间是 否存在线性相关关系,若呈非线性相关关系,则需要通过变量的变换转化构造 线性相关关系. 建模型.根据题意确定两个变量,结合数据分析的结果建立回归模型.具体求法：第一步：求出变量x的平均值 第二步：求出变量y的平均值 第三步：求出系数b 第四步：求出截距a回顾UI直线方程如下图：

D 试题分析：根据实际问题中情况，那么独立性检验，适用于检查分类变量之间的关系，而不是线性变量和解释与预报变量之间的关系故选D.点评：考查了独立性检验的思想的运用，属于基础题。

①回归方程只适用于我们所研究的样本的总体，并非适用于一切样本和总体；①错． ②回归方程一般都有时间性，例如不能用20世纪80年代的身高、体重数据所建立的回归方程，描述现在的身高和体重的关系．②对 ③样本取值的范围会影响回归方程的适用范围；例如我们的回归方程是由大人身高、体重数据所建立的，用它来描述一个人幼儿时期的身高与体重的关系就不恰当．③对 ④回归方程得到的预报值是预报变量的可能取值的平均值．④错 综上所述，②③ 故选B

A、相关指数R2可以刻画回归模型的拟合效果，R2越接近于1，说明模型的拟合效果越好；故A正确．B、在线性回归模型中，R2表示解释变量对预报变量的贡献率；故B正确．C、R2越接近于1，表示解释变量和预报变量的线性相关关系越强；故C正确．D、若残差图中个别点的残差比较大，则应确认在采集样本点的过程中是否有人为的错误或模型是否恰当，故R2越接近于1，表明残差平方和越小，故D不正确．故选：D

∵正态曲线关于x=2对称，且P（X＞c+1）=P（X＜c+1），∴c+1+c+1=2×2，解得c=1，故A正确；两个随机变量相关性越强，则相关系数r的绝对值越接近于1，故B正确；在回归直线方程∧y=0.2x+12中，当解释变量x每增加一个单位时，预报变量∧y平均增加0.2个单位，故C正确；对分类变量X与Y的随机变量K2的观测值k，k越大，“X与Y有关系”的把握程度越大，故D错误；故选：D

比较两个模型的拟合效果，可以通过比较它们的残差平方和的大小来确定，残差平方和越小的模型，拟合效果越好，故A错误； 在残差图中，残差点所在的带状区域的宽度越窄，拟合效果越好，故B正确；C错误； 通过回归方程得到的预报值就是预报变量的估计值，故C错误； 故选：B

x变为x+1,则y由0.2x+16变为0.2（x+1）+16=0.2x+16.2,所以y增加了0.2个单位. 你的y-0.引起变化的是x,所以应该从改变x入手

根据标准差越大，则反映样本数据的离散程度越大，∴①错误；根据两个随机变量相关性越强，则相关系数的绝对值越接近1，∴②错误；根据回归直线方程的系数，判断③正确；∵随机变量K2的观测值k越大，“X与Y有关系”的把握程度越大，∴④错误；根据回归分析基本思想，残差平方和越小，拟合效果越好，∴⑤正确．故答案是③⑤

帕是个物理上面关于压强的单位,我们常用的是千帕,比如说描述一种气体的时候说,标况下或者一个标准大气压下就指压强为101千帕时,百帕只是比千帕更小一级的单位,看看初中物理(九年级上册)书就可以知道了

对用来衡量模拟效果好坏的几个量,即相关指数,残差平方和,相关系数及残差图中带状区域的宽窄进行分析,残差平方和越小越好.回归方程得到的预报值是预报变量的可能取值的平均值;以及回归方程的局限性.判断即可.解:,相关指数可以刻画回归模型的拟合效果,越接近于,说明模型的拟合效果越好;故正确.,可用残差平方和判断模型的拟合效果,残差平方和越小,模型的拟合效果越差,故正确;,回归方程一般都有时间性,例如不能用世纪年代的身高,体重数据所建立的回归方程,描述现在的身高和体重的关系.正确.,回归方程得到的预报值是预报变量的可能取值的平均值,不是精确值,不正确.故选:.本题考查回归分析,本题解题的关键是理解对于拟合效果好坏的几个量的大小反映的拟合效果的好坏,是对回归分析的思想,方法小结.要结合实例进行掌握.本题是一个基础题.

high-power amplifier 高功率放大器

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量逗x1地、逗x2地、逗x3地、逗x4地和逗y地，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的逗Analyze地下的逗Regression地中逗Linear地项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的逗[y]地变量，然后点击逗Dependent地栏左边的向右拉按钮，该变量就移到逗Dependent地因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的逗 [x1]地、逗 [x2]地、逗 [x3]地、逗[x4]地变量，选移到逗Independent(S)地自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在逗Method地框中选中逗Enter地选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击逗Statistics地按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①逗Regression Coefficients地回归系数选项：逗Estimates地输出回归系数和相关统计量。逗Confidence interval地回归系数的95%置信区间。逗Covariance matrix地回归系数的方差-协方差矩阵。选择逗Estimates地输出回归系数和相关统计量。②逗Residuals地残差选项：逗Durbin-Watson地Durbin-Watson检验。逗Casewise diagnostic地输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：逗Outliers outside standard deviations地选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；逗All cases地选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击逗OK地，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

你好！气象是由气象站采集的数据进行预报。气象站主要由气象传感器、集热器和传输模块、太阳能供电系统、气象站支架等组成，为提高气象管理水平提供技术支撑。气象站是衡量某一地区气象变化的一个指标。 用于收集一些气象信息，包括风速、风向、温度、相对湿度、二氧化碳浓度、光照强度等气象信息。 气象站不能直接预测天气状况。 ，但依靠气象站采集的数据进行天气预报预警，气象站的使用为天气预报提供了参考。

在回归分析中,自变量x称为解释变量,因变量y称为预报变量.

回归模型中，预报变量与解释变量呈相关关系，故预报变量的值与解释变量有关． 而回归模型中，回归系数的求解，受到随机误差的总效应的影响， 故预报变量的值与随机误差也有关， 故预报变量y是由解释变量x和随机误差共同确定的， 故选：C．

回归模型中，预报变量与解释变量呈相关关系，故预报变量的值与解释变量有关，故B错误；而回归模型中，回归系数的求解，受到随机误差的总效应的影响，故预报变量的值与随机误差也有关

∵通常把自变量称为解析变量，因变量称为预报变量，∴故解释变量为自变量，预报变量为因变量．故选b．

B 试题分析：因为回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的，故解释变量为自变量，预报变量为因变量. 解：∵通常把自变量称为解析变量，因变量称为预报变量，∴故解释变量为自变量，预报变量为因变量．故选B点评：本题主要考查散点图，考查回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的．

相关系数的绝对值越接近1，即1或-1，两个变量的线性相关关系越强，它们的散点图越接近一条直线

相关系数的绝对值越接近1，即1或-1，两个变量的线性相关关系越强，它们的散点图越接近一条直线

在回归直线方程y=0.2x+12中，当解释变量x每增加一个单位时，预报变量y平均增加0.2个单位，故①错误；根据残差的定义，在回归分析中，残差平方和越小，则相关关系越强，拟合效果越好，故②正确；在回归分析中，回归直线过样本点中心（.x，.y）点，故③正确；对分类变量X与Y，它们的随机变量K2（χ2）的观测值k来说，k越小，“X与Y有关系”的把握程度越小，k越大，“X与Y有关系”的把握程度越大．故④错误，故答案为：②③

试题分析：因为回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的，故解释变量为自变量，预报变量为因变量.解：∵通常把自变量称为解析变量，因变量称为预报变量，∴故解释变量为自变量，预报变量为因变量．故选B点评

答案B分析：因为回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的，故解释变量为自变量，预报变量为因变量．解答：∵通常把自变量称为解析变量，因变量称为预报变量，∴故解释变量为自变量，预报变量为因变量．故选B．点评：本题主要考查散点图，考查回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的．参考：http://www.zuoyebao.com/q/19000

试题分析：因为回归分析的目的是研究解释变量对预报变量影响的大小和关系的，故解释变量为自变量，预报变量为因变量. 解：∵通常把自变量称为解析变量，因变量称为预报变量，∴故解释变量为自变量，预报变量为因变量．故选B点评

②③ ①错，应该是增加0.2个单位; ②正确；③正确；④错.应该是k越大，“ X 与 Y 有关系”的把握程度越大．

在线性回归有,有上述关系.即：r^2=r^2在其实回归模型中不一定适用.r^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏.r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性.

在线性回归有,有上述关系.即：R^2=r^2在其实回归模型中不一定适用.R^2表达的是解释变量对总偏差平方和的贡献度,强调的是“几个模型”之间的拟合度的好与坏.r表示解释变量与预报变量之间线性相关性的强弱程度,用来判断是否具有线性相关性.

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

天气预报的一般过程是：气象资料的收集，对气象资料分析、计算，得到预报结论并对外发布三个步骤。 气象资料从何来 气象站观测的数据是天气预报的基础，气象站越多，预报越准确。为此，全世界建立了成千上万个气象站，配置了各种天气雷达，并在太空布设了多颗气象卫星，组成全球大气监测网。这个监测网每天在规定的时间里同时进行观测，从地面到高空，从陆地到海洋，全方位、多层次地观测大气变化，并将观测数据迅速汇集到各国国家气象中心，然后转发世界各地。气象台的计算机将收集到的数据进行处理和运算，得到天气图、数值预报图等，为预报员提供预报依据。 天气图：预报人员对当日各时次（一般地面图4次，高空图2次）天气图上的各种天气系统的高低空配置、发生发展和系统的移动方向、速度进行详细的分析，对未来本地将受哪个天气系统影响进行判断。 传真图：即中央气象台和国外有关气象台发布的数值预报图（一般每天2次），它描绘了北半球、亚欧和某些地区未来的高空、地面天气形势演变和降水、气温等气象要素的大致分布趋势，是各级气象台站制作本责任区天气预报的重要依据之一。 卫星云图：人造气象卫星在距地球几百到3万多公里的高空拍摄地球大气中的风云片，通过无线电波传送到地面，气象科技人员从卫星云图接收机的云图图像上，可分析出天气的各种变化情况。 雷达回波图：一般天气雷达可探测50-500公里半径范围内的降水、台风等天气回波的强度、范围、移向、移速等演变情况。 气象资料分析和计算 天气预报的方法有很多，最常用的有两种。一种是传统的天气学方法，就是将同一时刻同一层次的气象数据填绘在一张特制的图上，这张图称为天气图。经过对天气图上的各种气象要素进行分析，预报员就可以了解当前天气系统(台风、锋等)的分布和结构，判断天气系统与具体天气(雨、风、雾等)的联系及其未来演变情况，从而做出各地的天气预报。现在天气图的绘制和分析都由计算机来完成。 另一种是数值预报方法，它是随着计算机技术的进步而逐步发展起来的，它做出的天气预报是靠计算机“算出来”的。由于大气的运动遵循一些已知的物理定律，根据这些定律，可以将大气运动状态写成一组偏微分方程，只要给出初值(大气的当前状况)，就可以求解出方程组随时间变化的变量值，据此得到大气的未来状况。求解方程的过程极其复杂，要求在规定的时间里处理大量的气象数据，即使最简化的大气方程也必须在高速计算机上进行运算。 天气预报需会商 无论是天气学方法，还是数值预报方法，或者是其他预报方法，都存在一定的局限性，这就需要预报员对各种预报结果进行综合分析判断。当天气情况比较复杂，或者灾害性天气来临前，预报专家们就要进行天气会商，甚至还与外地、外国的专家交换意见，在充分讨论的基础上，得出比较可靠的预报意见。预报员做出预报后，及时发布，这时，市民们看到、听到的就是最具权威的天气预报了。 预报也有不准时 经过如此繁杂的工程后得到的天气预报为何也偶尔不太准呢？气象专家称，不准确的预报不可避免。气象科学目前仍处于年轻、发展阶段，天气变化的客观规律还没有全部被认识。而大气运动的本身又是十分错综复杂，这是天气预报有时不准确的根本原因所在。

一般来说，天气预报越久，其准确率越低。这是由于天气预报是根据历史气象数据和统计规律进行的预测，而未来的天气情况受到众多因素的影响，如气候变化、人为因素、自然因素等，因此很难达到100%的准确率。中长期天气预报一般是指48小时以上的天气预报，其准确率相对较低。虽然现代的气象预报技术和数值天气预报模式已经取得了很大的进展，但仍然难以准确预测未来40天的天气情况。不过，对于日常生活中的气象预报，其准确率已经相对较高，如24小时内的天气预报。因此，对于未来40天的天气预报，我们应该持有一定的谨慎和预期，并做好相应的应对措施。