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  • 简介:8.2一元线性回归模型及其应用一元线性回归模型及其应用1如果两个变量之间的线性相关程度很高,则其R2的值应接近于A0.5B2C0D1答案D解析R2越接近于1,相关程度越高,故选D.2对变量x,y进行回归分析时,依据得到的4个不同的回归模型画出残差图,则下列模型拟合精度最高的是答案A解析用残差图判断模型的拟合效果,残差点比较均匀地落在
    上传时间:2021-07-11
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  • 简介:第八章第八章成对数据的统计分析成对数据的统计分析章末检测卷章末检测卷时间120分钟满分150分一、单项选择题本题共8小题,每小题5分,共40分在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的1下表显示出样本中变量y随变量x变化的一组数据,由此判断它最可能是x45678910y14181920232528A.线性
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  • 简介:第七章第七章随机变量及其分布随机变量及其分布章末检测卷章末检测卷时间120分钟满分150分一、单项选择题本题共8小题,每小题5分,共40分在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的1若A5m2A3m,则m的值为A5B3C6D7解析依题意得m(m5)2m(m3),化简得m3m42,解得m2或
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  • 简介:第七章第七章随机变量及其分布随机变量及其分布时间120分钟满分150分一、单项选择题本题共8小题,每小题5分,共40分在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的1某人进行射击,共有5发子弹,击中目标或子弹打完就停止射击,射击次数为X,则“X5”表示的试验结果是A第5次击中目标B第5次未击中目标C前4次未击中目标D第
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  • 简介:8.18.1成对数据的统计相关性成对数据的统计相关性学习目标1.结合实例,了解样本相关系数的统计含义.2.了解样本相关系数与标准化数据向量夹角的关系.3.结合实例,会通过样本相关系数比较多组成对样本数据的相关性知识点一相关关系1相关关系的定义两个变量有关系,但没有确切到可由其中一个去精确地决定另一个的程度,这种关系称为相关关系思考相关关系是函数关系吗答案不是函数关系是
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  • 简介:7.57.5正态分布正态分布学习目标1.利用实际问题的频率分布直方图,了解正态分布曲线的特点及曲线所表示的意义.2.了解变量落在区间,2,2,3,3内的概率大小.3.会用正态分布去解决实际问题知识点一正态曲线与正态分布1我们称fx12222ex,xR,其中R,0为参数,为正态密度函数,称其图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线2若随机变量X
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  • 简介:第第22课时课时两个计数原理的综合应用两个计数原理的综合应用学习目标1.进一步理解分类加法计数原理和分步乘法计数原理的区别.2.会正确应用这两个计数原理计数知识点一两个计数原理的区别与联系分类加法计数原理分步乘法计数原理相同点回答的都是有关做一件事的不同方法种数的问题不同点针对的是“分类”问题不同点各种方法相互独立,用其中任何一种方法都可以做完这件事各个步骤中
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  • 简介:8.28.2一元线性回归模型及其应用一元线性回归模型及其应用学习目标1.结合实例,了解一元线性回归模型的含义,了解模型参数的统计意义.2.了解最小二乘原理,掌握一元线性回归模型参数的最小二乘估计方法.3.针对实际问题,会用一元线性回归模型进行预测知识点一一元线性回归模型称Ybxae,Ee0,De2为Y关于x的一元线性回归模型其中Y称为因变量或响应变量,x
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  • 简介:7.27.2离散型随机变量及其分布列离散型随机变量及其分布列学习目标1.理解随机变量及离散型随机变量的含义.2.了解随机变量与函数的区别与联系.3.掌握离散型随机变量分布列的表示方法和性质.4.理解两点分布知识点一随机变量的概念、表示及特征1概念一般地,对于随机试验样本空间中的每个样本点都有唯一的实数X与之对应,我们称X为随机变量2表示用大写英文字母表示随机变量
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  • 简介:6.16.1分类加法计数原理与分步乘法计数原理分类加法计数原理与分步乘法计数原理第第11课时课时两个计数原理及其简单应用两个计数原理及其简单应用学习目标1.理解分类加法计数原理与分步乘法计数原理.2.会用这两个原理分析和解决一些简单的实际计数问题知识点一分类加法计数原理完成一件事有两类不同方案,在第1类方案中有m种不同的方法,在第2类方案中有n种不同的方法
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