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已知研究 x 与 y 之间关系的一组数据如下表所示,则 y 对 x 的回归直线方程 y = b x + a 必过点( )
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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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以户为单位某种商品的年销售额与该商品的单价之间的一组调查数据如下表所示 当α=0.01时用F
不显著
显著
不能确定
以户为单位某种商品的年销售量与该商品的单价之间的一组调查数据如下表所示用散点图判断y与x
相关
不相关
非线性相关
函数
已知一组数据1xy495有唯一众数4且平均数是5则这组数据的中位数是
具有线性相关关系的变量xy满足一组数据如下表所示.若y与x的回归直线方程为=3x-则m的值是
4
5
6
已知x与y之间的一组数据:已求得关于y与x的线性回归方程为=2.1x+0.85则m的值为
1
0.85
0.7
0.5
已知xy之间的一组数据如下则线性回归方程所表示的直线必经过点
(0,0)
(1.5,5)
(4,1.5)
(2,2)
已知xy之间的一组数据如下则线性回归方程所表示的直线必经过点
(0,0)
(1.5,5)
(4,1.5)
(2,2)
.已知xy之间的一组数据则y与x的回归方程必经过
(2,2)
(1,3)
(1.5,4)
(2,5)
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
10.5
5.15
5.2
5.25
已知一组从小到大排列的数据25xy2x11的平均数与中位数都是7则这组数据的众数是______
按右图所示的流程输入一个数据x根据y与x的关系式就输出一个数据y这样可以将一组数据变换成另一组新的数
以户为单位某种商品的年销售额与该商品的单价之间的一组调查数据如下表所示 y对x的回归方程式
A
B
C
D
下表是某厂1~4月用水量单位百吨的一组数据由散点图知用水量y与月份之间有较好的线性相关关系其线性回归
10.5
5.15
5.2
5.25
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
)10.5 (
)5.15 (
)5.2 (
)5.25
已知x与y之间的一组数据已求得y关于x的线性回归方程=2.1x+0.85则m的值为
1
0.85
0.7
0.5
已知一组数据4x5y79的平均数为6众数为5则这组数据的中位数是
有一组实验数据如下表所示下列所给函数模型较适合的是
y=log
a
x(a>1)
y=ax+b(a>1)
y=ax
2
+b(a>0)
y=log
a
x+b(a>1)
按如图所示的流程输入一个数据x根据y与x的关系式就输出一个数据y这样可以将一组数据变换成另一组新的
已知两个变量x和y它们之间的3组对应值如下表所示则y与x之间的函数关系式可能是
y=x
y=2x+1
y=x
2
+x+1
y=
下表是x与y之间的一组数据则y关于x的回归直线必过点
(1.5,4)
(1.5,2)
(1,2)
(2,2)
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更多
为预测某种产品的回收率 y 需要研究它和原料有效成分含量 x 之间的相关关系现取了 8 组观察值.计算知 ∑ i = 1 8 x i = 52 ∑ i = 1 8 y i = 228 ∑ i = 1 8 x i 2 = 478 ∑ i = 1 8 x i y i = 1849 则 y 对 x 的回归方程是
某商品的销售量 y 件与销售价格 x 元/件存在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 ̂ = - 10 x + 200 则下列结论正确的是
相关变量 x y 的样本数据如下表经回归分析可得 y 与 x 线性相关并由最小二乘法求得线性回归方程为 y ̂ = 1.1 x + â 则 â 等于
某个体服装店经营某种服装一周内获纯利 y 元与该周每天销售这种服装的件数 x 之间的一组数据如下已知 ∑ i = 1 7 x i 2 = 280 ∑ i = 1 7 y i 2 = 45309 ∑ i = 1 7 x i y i = 3487 .1求 x ¯ y ¯ ;2判断纯利润 y 与每天销售件数 x 之间是否线性相关如果线性相关求出线性回归方程.
对变量 x y 有观测数据 x i y i i = 1 2 ⋯ 10 得散点图 1 对变量 u v 有观测数据 u i v i i = 1 2 ⋯ 10 得散点图 2 .由这两个散点图可以判断
以下四个命题其中正确的序号是____________.①从匀速传递的产品生产流水线上质检员每 20 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在线性回归方程 y ̂ = 0.2 x + 12 中当解释变量 x 每增加一个单位时预报变量 y ̂ 平均增加 0.2 个单位④对分类变量 X 与 Y 它们的随机变量 K 2 的观测值 k 来说 k 越小 X 与 Y 有关系的把握程度越大.
下表提供了某厂节能降耗技术改造后生产甲产品过程中记录的产量 x 吨与相应的生存能耗 y 吨标准煤的几组对应数据.1请画出上表数据的散点图2请根据上表提供的数据用最小二乘法求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 3已知该厂技改前 100 吨甲产品的生产能耗为 90 吨标准煤试根据2求出的线性回归方程预测生产 100 吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨标准煤参考数值 3 × 2.5 + 4 × 3 + 5 × 4 + 6 × 4.5 = 66.5
若函数 y = f x 的定义域为 M = { x | − 2 ⩽ x ⩽ 2 } 值域为 N = { y | 0 ⩽ y ⩽ 2 } 则函数 y = f x 的图象可能是
某运动员训练次数与成绩之间的数据关系如下:1作出散点图;2求出回归方程;3作出残差图;4计算相关指数 R 2 ;5试预测该运动员训练 47 次及 55 次的成绩.
某数学老师身高 176 cm 他爷爷父亲和儿子的身高分别是 173 cm 170 cm 和 182 cm .因儿子的身高与父亲的身高有关该老师用线性回归分析的方法预测他孙子的身高为____________ cm .
对于下列表格所示五个散点已知求得的线性回归方程为 y ̂ = 0.8 x - 155 则实数 m 的值为
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
某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究他们分别记录了 12 月 1 日至 12 月 5 日的每天昼夜温差与实验室每天每 100 颗种子中的发芽数得到如下资料该农科所确定的研究方案是先从这五组数据中选取 2 组用剩下的 3 组数据求线性回归方程再对被选取的 2 组数据进行检验.1求选取的 2 组数据恰好是不相邻 2 天数据的概率2若选取的是 12 月 1 日与 12 月 5 日的两组数据请根据 12 月 2 日至 12 月 4 日的数据求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = b x + a 3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 颗则认为得到的线性回归方程是可靠的试问2中所得的线性回归方程是否可靠
下列关于回归分析与独立性检验的说法正确的是
在对两个变量 x y 进行线性回归分析时有下列步骤①对所求出的线性回归方程作出解释②收集数据 x i y i i = 1 2 ⋯ n ③求线性回归方程④求相关系数⑤根据所收集的数据绘制散点图.如果根据可行性要求能够作出变量 x y 具有线性相关结论则在下列操作顺序中正确的是
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
下表给出 5 组数据 x y 为选出 4 组数据使线性相关程度最大且保留第 1 组数据 -5 -3 则应去掉
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 ∑ 8 w i .1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2根据1的判断结果及表中数据建立 y 关于 x 的回归方程3已知这种产品的年利润 z 与 x y 的关系为 z = 0.2 y - x .根据2的结果回答下列问题①年宣传费 x = 49 时年销售量及年利润的预报值是多少②年宣传费 x 为何值时年利润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 其回归直线 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 .
某学校开展研究性学习活动某同学获得一组实验数据如下表:对于表中数据现给出以下拟合曲线其中拟合程度最好的是
下列说法正确的是
已知某产品连续 4 个月的广告费用为 x i i = 1 2 3 4 千元销售额为 y i i = 1 2 3 4 万元经过对这些数据的处理得到如下数据信息① x 1 + x 2 + x 3 + x 4 = 18 y 1 + y 2 + y 3 + y 4 = 14 ②广告费用 x 和销售额 y 之间具有较强的线性相关关系③回归直线方程 y = b x + a 中的 b = 0.8 用最小二乘法求得那么当广告费用为 6 千元时可预测销售额约为
从某居民区随机抽取 10 个家庭获得 i 个家庭的月收入 x i 单位千元与月储蓄 y i 单位千元的数据资料算得 ∑ i = 1 10 x i = 80 ∑ i = 1 10 y i = 20 ∑ i = 1 10 x i y i = 184 ∑ i = 1 10 x i 2 = 720 .1求家庭的月储蓄 y ̂ 对月收入 x 的线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 2判断变量 x 与 y 之间是正相关还是负相关3若该居民区某家庭月收入为 7 千元预测该家庭的月储蓄.
某医学科研所对人体脂肪含量与年龄这两个变量研究得到一组随机样本数据运用 E x c e l 软件计算得 y ̂ = 0.577 x - 0.448 x 为人的年龄 y 单位%为人体脂肪含量.对年龄为 37 岁的人来说下面说法正确的是
x 和 y 的散点图如图所示则下列说法中所有正确命题的序号为____________.① x y 是负相关关系②在该相关关系中若用 y = c 1 e c 2 x 拟合时的相关指数为 R 1 2 用 y ̂ = b ̂ x + â 拟合时的相关指数为 R 2 2 则 R 1 2 > R 2 2 ③ x y 之间不能建立线性回归方程.
已知 x 与 y 之间的几组数据如下表假设根据上表数据所得线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 若某同学根据上表中的前两组数据 1 0 和 2 2 求得的直线方程为 y = b ' x + a ' 则以下结论正确的是
某单位为了了解用电量 y 度与气温 x ℃ 之间的关系随机统计了某 4 天的用电量与当天气温并制作了对照表:由表中数据得线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 中 b ̂ ≈ - 2 预测当天气温为 − 4 ℃ 时用电量为多少?
以下是某地搜集到的新房屋的销售价格 y 和房屋的面积 x 的数据:1画出数据对应的散点图;2求线性回归方程并在散点图中加上回归直线;3据2的结果估计房屋面积为 150 m 2 时的销售价格.
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画出散点图2求线性回归方程3试预测广告费支出为 10 万元时销售额多大
在一组样本数据 x 1 y 1 x 2 y 2 … x n y n n ⩾ 2 x 1 x 2 … x n 不全相等的散点图中若所有样本点 x i y i i = 1 2 … n 都在直线 y = 1 2 x + 1 上则这组样本数据的样本关系数为.
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
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