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一个车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费时间，为此进行了 5 次实验，测得的数据如下：（1）如果 y 与 x 具有线性相关关系，求回归直线方程；（2）根据（1）所...
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高中数学《函数的概念及其构成要素》真题及答案
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某车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此作了四次试验如下1在给定坐标系如图中画出表中数
某车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此作了四次试验得到的数据如下零件的个数x个234
某车间需要用一台车床和一台铣床加工ABCD四个零件每个零件都需要先用车床加工再用铣床加工车床与
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一个车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此进行了 10 次试验测得的数据如下1 y 与
某车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此进行了5次试验收集数据如下经检验这组样本数据具
成正相关，其回归直线经过点(30，75)
成正相关，其回归直线经过点(30，76)
成负相关，其回归直线经过点(30，76)
成负相关，其回归直线经过点(30，75)
某车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此进行了 5 次试验.根据收集到的数据如表由最
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某车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此进行了5次试验．根据收集到的数据如表由最小二
已知某车间加工零件的个数x与所花费时间yh之间的线性回归方程为＝0.01x＋0.5则加工600个零件
某车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此进行了5次试验.根据收集到的数据如下表由最小二
某车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此进行了5次试验．根据收集到的数据如表由最小二乘
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某车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此进行了 5 次试验.根据收集到的数据如表由最
一个车间为了规定工作定额需要确定加工零件所花费的时间为此进行了 5 次试验收集数据如下 由表中数
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成正相关，其回归直线经过点（30，76）
成正相关，其回归直线经过点（30，75）
成负正相关，其回归直线经过点（30，76）
成负相关，其回归直线经过点（30，75）
零件的生产纲领是指
一批投入生产的零件数量
生产一个零件所花费的劳动时间
零件的全年计划生产量
一个零件从投料到产出所花费的时间
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已知某车间加工零件的个数x与所花费时间yh之间的线性回归方程为＝0.01x＋0.5则加工600个零件
某车间需要用一台车床和一台铣床加工ABCD四个零件每个零件都需要先用车床加工再用铣床加工车床与
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某车间为了规定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此进行了5次试验收集数据如下经检验这组样本数据具
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下列现象的相关程度最高的是
若对于变量 y 与 x 的 10 组统计数据的回归模型中相关指数 R 2 = 0.95 又知残差平方和为 120.53 那么 ∑ i = 1 10 y i − y ¯ 2 的值为
调查了某地若干户家庭的年收入 x 单位万元和年饮食支出 y 单位万元调查显示年收入 x 与年饮食支出 y 具有线性相关关系并由调查数据得到 y 对 x 的回归直线方程 y ̂ = 0.254 x + 0.321 .由回归直线方程可知家庭年收入每增加 1 万元年饮食支出平均增加____________万元.
设集合 M = { x | 0 ⩽ x ⩽ 2 } 集合 N = { y | 0 ⩽ y ⩽ 2 } 给出下列四条曲线其中能表示集合 M 到 N 的函数关系的有个
如下表给出 5 组数据 x y 为选出 4 组数据使其线性相关程度最大且保留第 1 组数据 -5 -3 则应去掉
下列现象的相关程度最高的是
已知 x y 之间的一组数据如下表对于表中数据现给出如下拟合直线① y = x + 1 ② y = 2 x - 1 ③ y = 8 5 x - 2 5 ④ y = 3 2 x 则根据最小二乘法的思想其中拟合程度最好的直线是____________填序号.
已知两个变量 x 和 y 之间具有线性相关关系 5 次试验的观测数据如下那么变量 y 关于 x 的回归直线方程只可能是
若一组观测值 x 1 y 1 x 2 y 2 ⋯ x n y n 满足 y i = a + b x i + e i i = 1 2 ⋯ n 若 e i 恒为 0 则 R 2 = ____________.
某考察团对全国 10 大城市职工人均工资 x 与居民人均消费 y 进行统计调查 y 与 x 具有相关关系回归方程 y ̂ = 0.66 x + 1.562 单位千元若某城市居民消费水平为 7.675 估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比为
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以下四个命题正确的是①从匀速传递的产品生产流水线上质检员每 10 分钟从中抽取一件产品进行某项指标检测这样的抽样是分层抽样②两个随机变量相关性越强则相关系数的绝对值越接近于 1 ③在回归直线方程 y ̂ = 0.2 x + 12 中当变量 x 每增加一个单位时变量 y 一定增加 0.2 单位④对于两分类变量 X 与 Y 求出其统计量 K 2 K 2 越小我们认为 X 与 Y 有关系的把握程度越小.
电容器充电后电压达到 100 V 然后开始放电由经验知道此后电压 U 随着时间 t 变化的规律用公式 U = A e b t b < 0 表示现测得时间 t s 时的电压 U V 如下表.试求电压 U 对时间 t 的回归方程.提示对公式两边取自然对数把问题转化为线性回归分析问题
下表是某厂 1 ∼ 4 月份用水量单位百吨的一组数据由散点图可知用水量 y 与月份 x 之间有较好的线性相关关系其线性回归方程是 y ̂ = - 0.7 x + a 则 a =
以下是某地区不同身高的未成年男性的体重平均值表1给出两个回归方程① y = 0.4294 x - 25.318 ② y = 2.004 e 0.0197 x .通过计算得到它们的相关指数分别是 R 1 2 = 0.9311 R 2 2 = 0.998 .试问哪个回归方程拟合效果最好2若体重超过相同身高男性平均值的 1.2 倍为偏胖低于 0.8 为偏瘦那么该地区某中学一男生身高为 175 cm 体重为 78 kg 他的体重是否正常
为研究质量 x 单位 g 对弹簧长度 y 单位 cm 的影响对不同质量的 6 个物体进行测量数据如下表所示1作出散点图并求回归直线方程2求出 R 2 并说明回归模型拟合的程度3进行残差分析.
若对于变量 y 与 x 的 10 组统计数据的回归模型中相关指数 R 2 = 0.95 又知残差平方和为 120.53 那么 ∑ i = 1 10 y i − y ¯ 2 的值为
下列有关样本相关系数的说法不正确的是
某考察团对全国 10 大城市职工人均工资 x 与居民人均消费 y 进行统计调查 y 与 x 具有相关关系回归方程 y ̂ = 0.66 x + 1.562 单位千克若某城市居民消费水平为 7.675 估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比为
若回归直线方程中的回归系数 b = 0 则相关系数
电容器充电后电压达到 100 V 然后开始放电由经验知道此后电压 U 随着时间 t 变化的规律用公式 U = A e b t b < 0 表示现测得时间 t s 时的电压 U V 如下表.试求电压 U 对时间 t 的回归方程.提示对公式两边取自然对数把问题转化为线性回归分析问题
已知一回归直线方程为 y ̂ = 1.5 x + 45 x ∈ { 1 5 7 13 19 } 则 y ¯ = __________.
某地最近十年粮食需求量逐年上升下表是部分统计数据1利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程 y ̂ = b ̂ x + â 2利用1中所求出的直线方程预测该地 2012 年的粮食需求量.
假设关于某设备的使用年限 x 和所支出的维修费用 y 万元有如下的统计资料若由资料可知 y 对 x 呈线性相关关系.1试求回归直线方程2估计使用年限为 10 年时维修费用是多少
已知回归直线的斜率的估计值为 1.23 样本点的中心为4 5则回归直线方程为
某商品销售量 y 件与销售价格 x 元/件负相关则其回归方程可能是
某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费需了解年宣传费 x 单位千元对年销售量 y 单位 t 和年利润 z 单位千元的影响对近 8 年的年宣传费 x i 和年销售量 y i i = 1 2 ⋯ 8 数据作了初步处理得到下面的散点图及一些统计量的值.表中 w i = x i w ¯ = 1 8 ∑ i = 1 8 w i Ⅰ根据散点图判断 y = a + b x 与 y = c + d x 哪一个适宜作为年销售量 y 关于年宣传费 x 的回归方程类型给出判断即可不必说明理由Ⅱ根据Ⅰ的判断结果及表中数据建立 y 关于 x 的回归方程Ⅲ已知这种产品的年利率 z 与 x y 的关系为 z = 0.2 y - x .根据Ⅱ的结果回答下列问题ⅰ年宣传费 x = 49 时年销售量及年利润的预报值是多少ⅱ年宣传费 x 为何值时年利率的预报值最大附对于一组数据 u 1 v 1 u 2 v 2 ⋯ ⋯ u n v n 其回归线 v = α + β u 的斜率和截距的最小二乘估计分别为 β ^ = ∑ i = 1 n u i − u ¯ v i − v ¯ ∑ i = 1 n u i − u ¯ 2 α ̂ = v ¯ - β ̂ u ¯
若回归直线方程中的回归系数 b = 0 则相关系数
下图是我国 2008 年至 2014 年生活垃圾无害化处理量单位亿吨的折线图.注年份代码 1 ∼ 7 分别对应年份 2008 ∼ 2014 .1由折线图看出可用线性回归模型拟合 y 与 t 的关系请用相关系数加以说明2建立 y 关于 t 的回归方程系数精确到 0.01 预测 2016 年我国生活垃圾无害化处理量.附注参考数据 ∑ i = 1 7 y i = 9.32 ∑ i = 1 7 t i y i = 40.17 ∑ i = 1 7 y i − y ¯ 2 = 0.55 7 ≈ 2.646 .参考公式相关系数 r = ∑ i = 1 n t i − t ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n t i − t ¯ 2 ∑ i = 1 n y i − y ¯ 2 回归方程 y ̂ = â + b ̂ t 中斜率和截距最小二乘估计公式分别为 b ^ = ∑ i = 1 n t i − t ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n t i − t ¯ 2 â = y ̄ - b ̂ t ̄ .
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