一个分数的分子是1.分子和分母同加上5.这个分数的值是.原分数的分母是 .——青夏教育精英家教网—

一个分数的分子是1.分子和分母同加上5.这个分数的值是.原分数的分母是 . 【查看更多】

想象一下一个人从出生到死亡，在每个生日都测量身高，并作出这些数据的散点图，这些点将不会落在一条直线上，但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析，下表是一位母亲给儿子做的成长记录：

(1)年龄(解释变量)和身高(预报变量)之间具有怎样的相关关系？
(2)如果年龄相差5岁，则身高有多大差异(3～16岁之间)?
(3)如果身高相差20 cm，其年龄相差多少(3～16岁之间)?
(4)计算残差，说明该函数模型是否能够较好地反映年龄与身高的关系，说明理由．

想象一下一个人从出生到死亡，在每个生日都测量身高，并作出这些数据散点图，这些点将不会落在一条直线上，但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析.下表是一位母亲给儿子作的成长记录：

（1）年龄（解释变量）和身高（预报变量）之间具有怎样的相关关系？

（2）如果年龄相差5岁，则身高有多大差异？（3～16岁之间）

（3）如果身高相差20 cm，其年龄相差多少？

（4）计算残差，说明该函数模型能够较好地反映年龄与身高的关系吗？请说明理由?

想象一下一个人从出生到死亡，在每个生日都测量身高，并作出这些数据散点图，这些点将不会落在一条直线上，但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析.下表是一位母亲给儿子作的成长记录：

（1）年龄（解释变量）和身高（预报变量）之间具有怎样的相关关系？

（2）如果年龄相差5岁，则身高有多大差异？（3～16岁之间）

（3）如果身高相差20 cm，其年龄相差多少？

（4）计算残差，说明该函数模型能够较好地反映年龄与身高的关系吗？请说明理由?

想象一下一个人从出生到死亡，在每个生日都测量身高，并作出这些数据的散点图，这些点将不会落在一条直线上，但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析，下表是一位母亲给儿子做的成长记录：

(1)年龄(解释变量)和身高(预报变量)之间具有怎样的相关关系？
(2)如果年龄相差5岁，则身高有多大差异(3～16岁之间)?
(3)如果身高相差20 cm，其年龄相差多少(3～16岁之间)?
(4)计算残差，说明该函数模型是否能够较好地反映年龄与身高的关系，说明理由．

想象一下一个人从出生到死亡，在每个生日都测量身高，并作出这些数据散点图，这些点将不会落在一条直线上，但在一段时间内的增长数据有时可以用线性回归来分析．下表是一位母亲给儿子作的成长记录．

(1)年龄(解释变量)和身高(预报变量)之间具有怎样的相关关系？

(2)如果年龄相差5岁，则身高有多大差异？(3～16岁之间)

(3)如果身高相差20 cm，其年龄相差多少？