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15.30 低热量沙拉酱会导致体重增加吗？用低热量沙拉酱替代普通沙拉酱的人，通常体重比食用普通沙拉酱的人要高。这是不是说明食用低热量沙拉酱会导致体重增加？为这个相关关系找出一个较可信的解释。
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15.31 上网时间与学习成绩。上网时间长的儿童和上网时间短的儿童相比，前者成绩较差。提出一些可以解释这种相关关系的潜在变量，因为这些变量和上网时间长、学习成绩差有关系。
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15.32 相关系数。IQ测试分数和平均绩点之间的相关系数是r=0.634，葡萄酒消耗量和心脏病死亡率之间的相关系数是r=-0.645。在这两个相关系数中，哪一个显示出较强的线性相关关系？说明你的答案。
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15.33 神奇的音乐。1998年时，密歇根州的卡拉马祖交响乐团推广其“儿童莫扎特”项目的宣传文案是：“问题：哪些学生的阅读分数高出51分，数学分数高出39分？答案：有音乐素养的学生”。你对于“有音乐素养”会带来好成绩的这个说法，有什么看法？
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15.34 住校。《哥伦布快讯》2008年2月2日报道了一项有关学生的住所离学校的距离与平均绩点的研究结果：
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根据这些数据，学生的住所离学校的距离和平均绩点是负相关关系。许多大学要求新生住校，但是这些数据表明二年级学生也应该住校，以便提高成绩。这些数据意味着住在学校附近有助于提高学习成绩吗？为什么？
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15.35 列出方程式的步骤。你学东西的时候是不是想知道所有的来龙去脉？以下就是如何建立从x预测y的线性回归方程式的步骤。先找出两个变量各自的平均数、与标准差sx、sy，以及二者的相关系数r。线性回归方程式是y=a+bx，此时
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第14章的例4有始祖鸟化石骨长数据的平均数、标准差和相关系数，把这些值代入上面的公式，来验证一下线性回归方程式：
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肱骨长度=-3.66+（1.197×股骨长度）
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以下练习需要用到有两种变量统计功能的计算器或计算机软件，还要用数据列出线性回归方程式。
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15.36 游泳。使用练习15.9的数据。
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（a）验证一下该练习中所给的线性回归方程式。
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（b）假设你知道脉搏是每分钟152次，想预测那位教授游了多长时间。先列出关于这个问题的线性回归方程式，你的预测是什么？
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（c）（a）和（b）的回归直线是不同的，请详细说明为什么会有两条不同的回归直线。
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15.37 葡萄酒对心脏有益吗？表15-1列出了19个国家葡萄酒消耗量和心脏病死亡率的数据，验证一下练习15.13给出的线性回归方程式。
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15.38 一定要画图！可能有人会怀疑表15-2中的4组很不一样的数据，是否真的会有一样的相关系数和回归直线。请验证一下线性回归方程式正如练习15.21中所列出的那样，是y=3+0.5x（至少非常接近）。
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15.39 网上练习。找一个能够展示相关性和因果关系的研究成果。它可以是一个相关关系与因果关系相混淆的例子，或者不混淆的例子，用自己的语言总结这项研究的结果。你可以在www.causeweb.org/wiki/chance/index.php/Main_Page上找到很多例子。
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15.40 网上练习。直观了解散点图上回归直线如何匹配各点的最佳方式是使用一个小软件，它可以让你在标记点的同时看到回归直线的移动情况。在本书的配套网站www.whfreeman.com/scc8e上找到这个应用软件Correlation and Regression，点击“展示回归直线”按钮可以看到回归直线。应该在哪里标记这些点，才能看到回归直线的最佳效果？
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15.41 网上练习。浏览美国国会预算办公室网站www.cbo.gov.关于未来5年的联邦预算的预测值是多少？是盈余还是赤字？
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