题目内容
（请给出正确答案）
如下：
(1)建立y关于x的回归方程;
(2)对线性回归方程作假设检验(显著性水平取为0.05);
(3)给出x0=69时，y0的置信度为95%的预测区间。
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第1题
皮尔逊收集了大量父亲身高χ和儿子身高y的资料,其中10对数据如下表:
试求儿子身高对父亲身高的回归方程.
第2题
第3题
对9位青少年的身高y与体重x进行观测，并已得出以下数据：
要求：
(1)以身高为因变量，体重为自变量，建立线性回归方程;
(2)计算残差平方和决定系数;
(3)计算身高与体重的相关系数并进行显著性检验(自由度为7,显著水平为0.05的t-分布双侧检验临界值为2.365);
(4)对回归系数β2进行显著性检验。
第4题
第5题
下面数据是依据10对X和Y的观察值得到的：
假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求：
（1）β0，β1的估计值及其标准差；
（2）可决系数R2；
（3）对β0，β1分别建立95%的置信区间。利用置信区间法，你可以接受零假设：β1=0吗？
第6题
在对51个学生(其中男生36人，女生15人)的体重(W)对身高(H)的回归分析中，得到下面结果：
其中，体重的单位为磅，身高的单位为英寸。
Dumsex——I(男性) ， 0(女性) ;
Dumht.——交互或差别斜率虚拟变量。
a.你将选择哪个回归，1还是2，为什么？
b.如果较为理想的回归是2，却选择了1，则犯了哪类错误？
c.在模型2中，性别这个虚拟变量表明了什么？
d.在模型2中，差别截距是统计显著的，但在模型3中，差别斜率却是统计不显著的，如何解释这种变化？
e.在模型2与模型3之间，你选择哪一个？为什么？
f.在模型2与模型3中，身高的系数几乎相等，但性别这一虚拟变量的系数相差很大。对此你有什么想法？为了回答问题(d)，(e)，(f)，给出了下面的相关矩阵。例如，身高和性别的相关系数是0.6276，性别和交互虚拟变量的相关系数是0.9971。
第7题
从某大学中随机选取8名女大学生,其身高和体重数据如下表:
求根据女大学生的身高预报体重的回归方程,并预报一名身高为172cm的女大学生的体重.
第10题
A.身高=年龄×5+70（cm）
B.身高=年龄×6+70（cm）
C.身高=年龄×7+70（cm）
D.身高=年龄×8+70（cm）
E.身高=年龄×9+70（cm）
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