列联表:
 


合计

54
40
94

32
63
95
合计
86
103
189
由上表可计算          
线性回归模型中,        
下表是某数学老师及他的爷爷、父亲和儿子的身高数据:
父亲身高(cm)
173
170
176
儿子身高(cm)
170
176
182
因为儿子的身高与父亲的身高有关,该老师用线性回归分析的方法预测他孙子的身高为            
参考公式: 回归直线的方程是:
其中 ;其中是与对应的回归估计值.
参考数据: .
某高校《统计初步》课程的教师随机调查了选该课的一些学生情况,具体数据如下表:

非统计专业
统计专业

13
10

7
20
为了判断主修统计专业是否与性别有关系,根据表中数据,得到,所以断定主修统计专业与性别有关系,那么这种判断出错的可能性约是          
列联表中,若越小,则Ⅰ与Ⅱ之间的关系        .(填“越强”或“越弱”)
下表是某数学老师及他的爷爷、父亲和儿子的身高数据:
父亲身高(cm)
173
170
176
儿子身高(cm)
170
176
182
因为儿子的身高与父亲的身高有关,该老师用线性回归分析的方法预测他孙子的身高为            
参考公式: 回归直线的方程是:
其中 ;其中是与对应的回归估计值.
参考数据: .
要推断“事件Ⅰ与事件Ⅱ有关系”,首先提出假设        
线性回归模型y=bx+a+e中,b=_____________,a=______________e称为_________.
我们可用相关指数来刻画回归的效果,其计算公式为     
许多因素都会影响贫穷,教育也许是其中之一,在研究这两个因素的关系时收集了美国50个州的成年人受过9年或更少教育的百分比()和收入低于官方规定的贫困线的人数占本州人数的百分比()的数据,建立的回归直线方程如下,斜率的估计等于0.8说明      ,成年人受过9年或更少教育的百分比()和收入低于官方的贫困线的人数占本州人数的百分比()之间的相关系数             (填充“大于0”或“小于0”)