首先,我們需要明確求最適直線(這裡可理解為迴歸直線)的斜率\(m\)和截距\(b\)的相關知識,迴歸直線的斜率\(m=\frac{\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}\),截距\(b=\bar{y}-m\bar{x}\),其中\(\bar{x}\)是\(x\)的平均值,\(\bar{y}\)是\(y\)的平均值。
### 步驟一:計算原始數據的\(\bar{x}\)和\(\bar{y}\)
原始數據\(x\):\(3,3,3,4,5,6,8,8\);\(y\):\(3,5,2,4,8,7,12,7\)。
\(\bar{x}=\frac{3 + 3+3+4+5+6+8+8}{8}=\frac{40}{8} = 5\)
\(\bar{y}=\frac{3 + 5+2+4+8+7+12+7}{8}=\frac{48}{8}=6\)
### 步驟二:計算新數據的\(\bar{x}\)和\(\bar{y}\)
新數據\(x\):\(3,3,3,4,5,6,8,8\);\(y\):\(2,3,4,5,7,7,8,12\)。
\(\bar{x}=\frac{3 + 3+3+4+5+6+8+8}{8}=\frac{40}{8} = 5\)
\(\bar{y}=\frac{2 + 3+4+5+7+7+8+12}{8}=\frac{48}{8}=6\)
### 步驟三:分析斜率\(m\)的變化
對於迴歸直線斜率\(m\),\(m=\frac{\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}\),分母\(\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}\)在原始數據和新數據中,因為\(x\)值沒有變化,所以分母不變。
分子\(\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})\),原始數據中\(y\)值相對分散,有較大的波動(如\(y = 2\)和\(y = 12\)等),新數據中\(y\)值隨著\(x\)的增大而更有規律地增大(\(x\)小的\(y\)小,\(x\)大的\(y\)大),所以新數據的分子\(\sum_{i = 1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})\)會比原始數據的分子大。
因為分母不變,分子增大,所以\(m\)會增大,即\(m>\frac{5}{4}\)。
### 步驟四:分析截距\(b\)的變化
截距\(b=\bar{y}-m\bar{x}\),\(\bar{x} = 5\),\(\bar{y}=6\),原始數據中\(b = 6-\frac{5}{4}\times5=6-\frac{25}{4}=-\frac{1}{4}\)。
新數據中\(m>\frac{5}{4}\),所以\(b=6 - m\times5\),因為\(m>\frac{5}{4}\),所以\(m\times5>\frac{25}{4}\),則\(6 - m\times5<6-\frac{25}{4}=-\frac{1}{4}\)。
所以正確選項是(3)。
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