、胸围
与体重y的数据见下表,建立y与
,
的预测模型。| 序号 | 体长x1 | 胸围x2 | 体重y |
| 1 | 41 | 49 | 28 |
| 2 | 45 | 58 | 39 |
| 3 | 51 | 62 | 41 |
| 4 | 52 | 71 | 44 |
| 5 | 59 | 62 | 43 |
| 6 | 62 | 74 | 50 |
| 7 | 69 | 71 | 51 |
| 8 | 72 | 74 | 57 |
| 9 | 78 | 79 | 63 |
| 10 | 80 | 84 | 66 |
| 11 | 90 | 85 | 70 |
| 12 | 92 | 94 | 76 |
| 13 | 98 | 91 | 80 |
| 14 | 103 | 95 | 84 |
[问答题]设X1,X2,Y均为随机变量,已知Cov(X1,Y)=-2,Cov(X2,Y)=5,则Cov(X1+X2,Y)=().
设X1,X2,Y均为随机变量,已知Cov(X1,Y)=-1,Cov(X2,Y)=3,则Cov(X1+2X2,Y)=____.设X1,X2,Y均为随机变量,已知C
[单选题]响应变量Y与两个自变量(原始数据)X1及X2建立的回归方程为:Y=2.1X1+2.3X2,由此方程可以得到结论是()A . A:X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B . B:X1对Y的影响比X2对Y的影响相同C . C:X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D . D:仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定
[单选题]响应变量Y与两个自变量(原始数据)X1及X2建立的回归方程为:y=2.2+30000x1+0.0003x2由此方程可以得到结论是().A . X1对Y的影响比X2对Y的影响要显著得多B . X1对Y的影响比X2对Y的影响相同C . X2对Y的影响比X1对Y的影响要显著得多D . 仅由此方程不能对X1及X2对Y影响大小作出判定
[填空题] 已知X1=+0010100,Y1=+0100001,X2=0010100,Y2=0100001,试计算下列各式(设字长为8位)。(1)[X1+Y1]补=[X1]补+[Y1]补=()(2)[X1-Y2]补=[X1]补+[-Y2]补=()(3)[X2-Y2]补=[X2]补+[-Y2]补=()(4)[X2+Y2]补=[X2]补+[Y2]补=()
[单选题]或非门的输入变量为X1和X2,输出变量为Y,使输出变量Y为1的X1和X2的值是A.0,0B.0,0C.1,0D.1,1
[问答题]设随机变量X1,X2,…,Xn相互独立,且均在区间[0,θ]上服从于均匀分布,设Y1=max{X1,X2,…Xn},Y2=min{X1,X2,…Xn}
[问答题]设随机变量X1,X2,…,Xn相互独立,且均在区间[0,θ]上服从于均匀分布,设Y1=max{X1,X2,…Xn},Y2=min{X1,X2,…Xn}
,求从变量x1,x2,x3到变量y1,y 2,y3的线性-|||-变换.
[单选题]Y=f(x1,x2,…,xk;β0,β1,…,βk)+μ表示( )。A.二元线性回归模型B.多元线性回归模型C.一元线性回归模型D.非线性回归模型