为了研究黏虫孵化的平均温度\(x(\)单位:\(℃)\)与孵化天数\(y\)之间的关系,某课外兴趣小组通过试验得到如下\(6\)组数据:
组号 | \(1\) | \(2\) | \(3\) | \(4\) | \(5\) | \(6\) |
平均温度 | \(15.3\) | \(16.8\) | \(17.4\) | \(18\) | \(19.5\) | \(21\) |
孵化天数 | \(16.7\) | \(14.8\) | \(13.9\) | \(13.5\) | \(8.4\) | \(6.2\) |
他们分别用两种模型\(①y=bx+a\),\(②y=ce^{dx}\)分别进行拟合,得到相应的回归方程并进行残差分析,得到如图所示的残差图:
经计算得\( \overline {x}=18, \overline {y}=12.25, \sum\limits_{i=1}^{6}x_{i}y_{i}=1283.01, \sum\limits_{i=1}^{6} x_{ i }^{ 2 }=1964.34\),
\((1)\)根据残差图,比较模型\(①\),\(②\)的拟合效果,应选择哪个模型?\((\)给出判断即可,不必说明理由\()\)
\((2)\)残差绝对值大于\(1\)的数据被认为是异常数据,需要剔除,剔除后应用最小二乘法建立\(y\)关于\(x\)的线性回归方程\(.(\)系数精确到\(0.1)\)
参考公式:回归方程\( \overset{\land }{y}= \overset{\land }{b}x+ \overset{\land }{a}\)中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为:
\( \overset{\land }{b}= \dfrac { \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}-n\cdot \overline {x} \overline {y}}{ \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}^{2}-n \overline {x}^{2}}\),\( \overset{\hat{} }{a}= \overline {y}- \overset{\hat{} }{b} \overline {x}\),\(.\)