练习5.3
1. 设x～u(1,11),求该均匀分布的均值与方差。
解：输入命令：
m,v]=unifstat(1,11)
结果为：m =6，v =8.3333
所以所求均匀分布的均值和方差分别为：6, 8.3333。
2．设x～n（0,16），求该正态分布的均值、标准差和方差。
解：输入命令：
m,v]=normstat(0,16)
结果为：m =0，v = 16
所以所求正态分布的均值和方差分别为：0，16
输入命令：x=16;
s=16^1/2
s = 4所以所求正态分布的标准差为：4.
3.生成6列服从标准正态分布的随机数，每列200个数，每列中，标准差的均值都是1.
解：输入命令：
x=normrnd(0,1,200,6);
> s=std(x);
结果为：s =
4.首先生成正态分布x～n（0,16）的容量为300的随机数的样本，然后画出正态分布n（0,16）的直方图。
解：输入命令：
x=normrnd(0,4,300,1);
> hist(x,8)
结果为：练习5.6
1. 某地区车祸次数y（千次）与汽车拥有量x（万辆）的11年统计数据如下表：
1) 作y和x的散点图；（2）如果从（1）中的散点图大致可以看出y对x是线性的，试求线性回归方程；（3）验证回归方程的显著性（显著性水平a=0.05）；（4）假设拥有800万辆汽车，求车祸次数置信水平为0.95的**区间。
解：（1）输入命令：
x=[352 373 411 441 462 490 529 577 641 692 743];
> y=[166 153 177 201 216 208 227 238 268 268 274];
> plot(x,y,'*
散点图为：2）解：
x=[352 373 411 441 462 490 529 577 641 692 743];
> y=[166 153 177 201 216 208 227 238 268 268 274];
> plot(x,y,'*
> x=[ones(11,1),x'];
> y=y';
> b=regress(y,x,0.05)b =
> [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05)b =
bint =
r =rint =
stats =
画残差图：输入命令：
rcoplot(r,rint)；
结果为：输入命令：
z=55.8527+ 0.3120*x;
> plot(x,y,'*x,z)
结果为：所以所求线性回归方程为：z= 55.8527+0.3120*x
3）解：由（2）有：r^2=0.9362,f=0.9362,p=0.0000<0.05,s^2=124.9076。
由（2）中的计算结果可知，回归模型z= 55.8527+0.3120*x成立。
从残差图可以看到，除第二个点外，其余数据的残差离零点都比较近，残差的置信区间都包含零点，这说明回归模型z= 55.8527+0.3120*x能比较好地符合原始数据，而第二个数据点为异常点。
4）解：输入命令：
z=55.8527+ 0.3120*800
z= 305.4527
2. 现对具有统计关系的两个变量的取值情况进行13次试验得到如下数据：
求回归曲线方程。
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