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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(如下表),由最小二乘法求得回归直线方程 y ̂ =...
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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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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
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
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 可知y与x成线性相关.
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
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
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(30,76)
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)
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
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)
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下列有关样本相关系数的说法不正确的是
对变量 u v 有观测数据 u i v i i = 1 2 ... 10 得散点图.由这个散点图可以判断
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
对变量 x y 有观测数据 x i y i i = 1 2 ⋯ 10 得散点图如图a所示对变量 u v 有观测数据 u i v i i = 1 2 ⋯ 10 得散点图如图b所示.由这两个散点图可以判断
对变量 x y 由观测数据 x i y i i = 1 2 ⋯ 10 得散点图1对变量 u v 由观测数据 u i v i i = 1 2 ⋯ 10 得散点图2.由这两个散点图可以判断
根据如下样本数据得到的回归方程为 y ̂ = b x + a 则
已知变量 x 与 y 正相关且由观测数据算得样本的平均数 x ¯ = 3 y ¯ = 3.5 则由观测的数据得线性回归方程可能为.
5 个学生的数学和物理成绩如表所示画出散点图判断它们是否具有相关关系.
下面是水稻产量与施肥量的一组统计数据1将上表中数据制成散点图2你能从散点图中发现施肥量与水稻产量近似成什么关系吗水稻产量会一直随施肥量增加而增加吗3若近似成线性关系请画出一条直线来近似地表示这种线性关系.
为了研究三月下旬的平均气温 x 与四月棉花害虫化蛹高峰日 y 的关系某地区观察了 2003 年至 2008 年的情况得到下面数据已知 x 与 y 之间具有线性相关关系据气象预测该地区在 2010 年三月下旬平均气温为 27 ℃ 试估计 2010 年四月化蛹高峰日为哪天
对于给定的两个变量的统计数据下列说法正确的是
对四组数据进行统计获得下图所示的散点图关于其相关系数的比较正确的是
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 i y i i = 1 2 ⋯ n 用最小二乘法建立的回归方程为 y ̂ = 0.85 x - 85.71 则下列结论中不正确的是
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
在对两个变量进行回归分析时甲乙分别给出两个不同的回归方程并对回归方程进行检验.对这两个回归方程进行检验时与实际数据个数对比结果如下则从表中数据分析____________回归方程更好即与实际数据更贴近.
两个变量成负相关关系时散点图的特征是
下表是某地的年降雨量与年平均气温两者是相关关系吗求回归直线方程有意义吗
如果在一次实验中测得 x y 的四组数值分别是 A 1 3 B 2 3.8 C 3 5.2 D 4 6 则 y 与 x 之间的回归直线方程是
下列分别是 3 对变量的散点图则具有相关关系的是_______.填写序号
下列现象的相关程度最高的是
下列语句所表示的事件中的因素不具有相关关系的是
有五组变量①汽车的质量和汽车每消耗1升汽油所行驶的平均路程②平均日学习时间和平均学习成绩③某人每日吸烟量和身体健康情况④圆的半径与面积⑤汽车的质量和每千米耗油量.其中两个变量成正相关关系的是
某位同学进行寒假社会实践活动为了对白天平均气温与某奶茶店的某种饮料销量之间的关系进行分析研究他分别记录了 1 月 11 日至 1 月 15 日的白天平均气温 x ∘ C 与该奶茶店的这种饮料销量 y 杯得到如下数量1若先从这 5 组数据中抽出 2 组求抽出的 2 组数据恰好是相邻 2 天数据的概率2请根据所给 5 组数据求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 并根据线性回归方程预测当气象台预报 1 月 16 日的白天平均气温为 7 ∘ C 时奶茶店这种饮料的销量.附线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 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.
炼钢是一个氧化降碳的过程钢水含碳量的多少直接影响冶炼时间的长短必须掌握钢水含碳量和冶炼时间的关系如果已测得炉料熔化完毕时钢水的含碳量 x 与冶炼时间 y 从炉料熔化完毕到出钢的时间的一列数据如下表所示1作出散点图你能从散点图中发现含碳量与冶炼时间的一般规律吗2求回归直线方程3预测当钢水含碳量为 160 时应冶炼多少分钟
下列有关线性回归的说法不正确的是
某兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数多少之间的关系他们分别到气象局与某医院抄录了 1 至 6 月份每月 10 日的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数得到如表所示的资料该兴趣小组确定的研究方案先从这六组数据中选取 2 组用剩下的 4 组数据求线性回归方程再用被选取的 2 组数据进行检验.1若选取 1 月与 6 月的两组数据请根据 2 月至 5 月的数据求出 y 关于 x 的线性回归方程.2若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过 2 人则认为得到的线性回归方程是理想的试问该小组所得的线性回归方程是否理想
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 x 是否具有线性相关关系2如果 y 与 x 具有线性相关关系求回归直线方程3根据求出的回归直线方程预测加工 200 个零件所用的时间为多少
下列有关线性回归的说法不正确的是
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的序号是
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1在给定的坐标系中画出表中数据的散点图2求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 并在坐标系中画出回归直线3试预测加工 10 个零件需要多少时间参考公式回归直线 y ̂ = b ̂ x + â 其中 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 â = y ̂ - b ̂ x ¯ .
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