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由一组样本数据 ( x 1 ， y 1 ...
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高中数学《两个变量的线性相关》真题及答案
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用一组样本数据8x10119来估计总体的标准差若该组样本数据的平均数为10则总体标准差s=．
一组样本数据的分散程度越大标准差就越大其均值与总体均值的偏差就 越大
已知一组样本数据为9111078则该组数据的方差
一组样本数据容量为150按从小到大的顺序分成5个组其频数如下表那么第5组的频率为
120
30
0.8
0.2
容量是80的一个样本分组后某一小组的频率是0.25则样本数据在该组的频数是.
一组样本数据为331513121197这组数据的中位数是
3
13
7.1
7
一个容量为80的样本中数据的最大值是140最小值是51组距是10则应将样本数据分为
10组
9组
8组
7组
把容量为100的某个样本数据分为10组并填写频率分布表若前七组的累积频率为0.79而剩下三组的频数成
一组样本数据658476的方差和标准差是
1.67;1.29
6;1.29
6;1.67
6;6
变量U.与V.相对应的一组样本数据为11.422.23343.8由上述样本数据得到U.与V.的线性回
1
3
横向分析技术适合对进行分析
某一开关柜趋势变化数据
开关室内一组开关柜的同一次数据检测
符合一定条件的样本数据
某一开关柜的当次检测数据
把容量为100的某个样本数据分为10组并填写频率分布表若前七组的累积频率为0.79而剩下三组的频数成
已知一组样本数据54x36的平均数为5则该组数据的方差为．
某容量为50的某个样本数据被拆分为5组若前两组的频率和为0.3其余3组的频率组成公比为2的等比数列则
0.2
0.12
0.21
0.1
下列对一组数据的分析不正确的说法是
数据标准差越小，样本数据分布越集中、稳定.
数据平均数越小，样本数据分布越集中、稳定
数据极差越小，样本数据分布越集中、稳定
数据方差越小，样本数据分布越集中、稳定
一组样本数据的分散程度越大标准差就越大
若一组样本数据20152017x20182016的平均数为2017则该组样本数据的方差为．
一个容量为80的样本中数据的最大值是140最小值是51组距是10则应将样本数据分为
10组
9组
8组
7组
下列对一组数据的分析不正确的说法是
数据极差越小，样本数据分布越集中、稳定
数据平均数越小，样本数据分布越集中、稳定
数据标准差越小，样本数据分布越集中、稳定
数据方差越小，样本数据分布越集中、稳定
变量U.与V.相对应的一组样本数据为11.422.23343.8由上述样本数据得到U.与V.的线性回
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工人的月工资 y 元随劳动生产率 x 千元变化的回归方程为 y ̂ = 50 + 80 x 下列判断正确的是
四名同学根据各自的样本数据研究变量 x y 之间的相关关系并求得回归直线方程分别得到以下四个结论 ① y 与 x 负相关且 y ̂ = 2.347 x - 6.423 ② y 与 x 负相关且 y ̂ = - 3.476 x + 5.648 ③ y 与 x 正相关且 y ̂ = 5.437 x + 8.493 ④ Y 与 x 正相关且 y ̂ = - 4.326 x - 4.578 . 其中一定不正确的结论序号是
根据如下样本数据 得到的回归方程为 y ̂ = b x + a 则
某单位在 1 ~ 4 月份用电量单位千度的数据如下表 已知用电量 y 与月份 x 之间有较好的线性相关关系其回归方程 y ̂ = b ̂ x + 5.25 由此可预测 5 月份用电量单位千度约为
某研究性学习小组对某花卉种子的发芽率与昼夜温差之间的关系进行研究他们分别记录了 3 月 1 日至 3 月 5 日的昼夜温差及每天 30 颗种子的发芽数并得到如下资料 请根据 3 月 1 日至 3 月 5 日的数据求出 y 关于 x 的线性回归方程据气象预报 3 月 6 日的昼夜温差为 11 ℃ 请预测 3 月 6 日浸泡的 30 颗种子的发芽数结果保留整数 参考数据 ∑ i = 1 5 x i y i = 832 ∑ i = 1 5 x i 2 = 615 其中 b = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ ⋅ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 ; a = y ¯ - b x ¯
下列四个命题中真命题的个数是 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在一组样本数据的散点图中若所有样本点 x i y i i = 1 2 3 . . . n 都集中在直线 y = 1 2 x + 1 附近则这组样本数据的相关系数为 1 2 . ③在某项测量中测量结果 ξ 服从正态分布 N 1 δ 2 δ > 0 .若 ξ 在 0 1 内取值的概率为 0.4 则 ξ 在 0 2 内的取值的概率为 0.8 . ④对分类变量 X 与 Y 的随机变量 K 2 的观测值 K 来说 K 越小判断 X 与 Y 有关系的把握程度越大.
某产品的广告费用 x 万元与销售额 y 万元的统计数据如下表.可知回归方程 y ̂ = b x + a 的 b = 9.4 则 x = 6 时 y = _______万元
假设学生在初中的英语成绩和高一英语成绩是线性相关的现有 10 名学生的教案备课库成绩 x 和高一英语成绩 y 如下 则由此得到的回归直线的斜率约为__________.保留到小数点后第 4 位
下列四个图各反映了两个变量的某种关系其中可以看作具有较强线性相关关系的是
某校高三 2 班学生每周数学学习的时间 x 单位小时与数学成绩 y 单位分构成如下数据 15 79 23 97 16 64 24 92 12 58 .求得的回归直线方程为 y ̂ = 2.5 x + â 则某同学每周学习 20 小时估计数学成绩约为______分.
已知变量 x 与 y 正相关且由观测数据算得样本平均数 x ¯ = 3 y ¯ = 3.5 则由该观测数据算得的线性回归方程可能是
设某大学的女生体重 y 单位 kg 与身高 x 单位 cm 具有线性相关关系根据一组样本数据 x 1 y 1 i = 1 2 3 ⋯ n 用最小二乘法建立的回归直线方程为 y ̂ = 0.85 x - 85.71 则下列结论中不正确的是
某种产品的广告费支出 x 与销售额 y 单位万元之间有如下对应数据 1 求回归直线方程 2 试预测广告费支出为 10 万元时销售额多大 3 在已有的五组数据中任意抽取两组求至少有一组数据其预测值与实际值之差的绝对值不超过 5 的概率.参考数据 ∑ i = 1 5 x i 2 = 145 ∑ i = 1 5 y i 2 = 13500 ∑ i = 1 5 x i y i = 1380 参考公式 b ^ = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − x ¯ 2 a = y ¯ − b ^ x ¯
下列结论正确的是 1 函数关系是一种确定性关系 2 相关关系是一种非确定性关系 3 回归分析是对具有函数关系的两个变量进行统计分析的一种方法 4 回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种方法
为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系随机调查了该社区 5 户家庭得到 如下统计数据表 根据上表可得回归直线方程 y ̂ = b x + a 其中 b = 0.76 a = y ¯ - b x ¯ 据此估计该社区一户收入为 15 万元家庭年支出为
某地区男性身高与体重的数据如下表 1 求 y 与 x 之间的回归方程 2 求残差平方和与 R 2 .
已知变量 x y 之间具有线性相关关系其散点图如图所示则其回归方程可能为
一位母亲记录了她儿子 3 到 9 岁的身高建立了她儿子身高与年龄的回归模型 y ̂ = 73.97 + 7.19 x 她用这个模型预测儿子 10 岁时的身高则下面的叙述正确的是
在一次抽样调查中测得样本的 5 个样本点数值如下表试建立 y 与 x 之间的回归方程.
随着我国经济的发展居民的储蓄存款逐年增长.设某地区城乡居民人民币储蓄存款年底余额如下表 Ⅰ求 y 关于 t 的回归方程 y ̂ = b ̂ t + â . Ⅱ用所求回归方程预测该地区 2015 年 t = 6 的人民币储蓄存款. 附回归方程 y ̂ = b ̂ t + â 中 b = ∑ i = 1 n t i − t ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n t i − t ¯ 2 = ∑ i = 1 n t i y i − n t ¯ y ¯ ∑ i = 1 n t i 2 − n t ¯ 2 a = y ¯ − b t ¯ .
下表提供了某场节能降耗技术改造后在生产 A 产品过程中记录的产量 x 吨与相应的生产能耗 y 吨的几组对应数据 根据上表提供的数据求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = 0.7 x + 0.35 那么表中 t 的值为
已知 x 与 y 之间的一组数据如表则 y 与 x 的线性回归方程 y ̂ = b x + a 必过
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 由表中数据求得线性回归方程 y ̂ = 0.65 x + â 根据回归方程预测加工 70 个零件所花费的时间为__________分钟.
根据如下样本数据 得到的回归方程为 y ̂ = b x + a 则
某产品的广告费用 x 与销售额 y 的统计数据如下表 根据上表可得回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 中的 b ^ 为 9.4 据此模型预测广告费用为 6 万元时销售额为
一次考试中五名学生的数学物理成绩如下表所示 1 请在所给的直角坐标系中画出它们的散点图. 2 并求这些数据的线性回归方程 y ̂ = b x + a . 附线性回归方程 y = b x + a 中 b = ∑ i = 1 n x i − x ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n x i − x ¯ 2 = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 a = y ¯ − b x ¯ 其中 x ¯ y ¯ 为样本平均值线性回归方程也可写为 y ̂ = b ̂ x + â .
下表示关于某人工作时间与他制造出的产品数量的几组数据 根据上表提供的数据求出 y 关于 x 的线性回归方程为 y ̂ = 0.7 x + 0.35 那么表中 t 的值为
已知人的年龄 x 与人体脂肪含量的百分数 y 的回归方程为 y ̂ = 0.577 x - 0.448 如果某人 36 岁那么这个人的脂肪含量
线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 表示的直线必经过
变量 X 与 Y 相应地一组数据为 10 1 11.3 2 11.8 3 12.5 4 13 5 变量 U 与 V 相对应的一组数据为 10 5 11.3 4 11.8 3 12.5 2 13 1 . r 1 表示变量 Y 与 X 之间的线性相关系数 r 2 表示变量 V 与 U 之间的线性相关系数则有
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