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某种产品的广告费支出 x 与销售额 y （单位：百万元）之间有如下对应数据： 其中 b ̂ = ...
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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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某种产品的广告费支出x与销售额y之间有如下对应数据单位百万元.x24568y304060t70根据上
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求回归直线方程
1999年广告费支出最大的五个公司中哪一个公司的广告支出比广告支出／销售额最小?
P
Q
R
S
某种产品的广告费支出x与销售额y单位万元之间有下表关系y与x的线性回归方程为当广告支出5万元时随机
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已知某种商品的广告费支出x单位万元与销售额y单位万元之间有如表对应数据根据表中数据可得回归方程其中
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广告投入对商品的销售额有较大影响.某电商对连续5个年度的广告费x和销售额y进行统计得到统计数据如下表
101.2万元
108.8万元
111.2万元
118.2万元
下列变量之间①人的身高与年龄产品的成本与生产数量②商品的销售额与广告费③家庭的支出与收入.其中不是函
某种产品的广告费支出 x 与销售额 y 单位百万元之间有如表所示的对应数据1画出散点图2求回归直线方
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x+中的为9.4据此模型预测广告费
63.6万元
65.5万元
67.7万元
72.0万元
某种产品的广告费支出x与销售额y之间有如下对应数据单位百万元根据下表求出y关于x的线性回归方程为则
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56.5
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某产品的广告费支出x与销售额y单位百万元之间有如下对应数据1求线性回归方程2预测当广告费支出7百万元
某部门应用回归分析用月广告支出来预测月产品销售额均以百万元为单位结果得到的回归系数为0.8试问该系数
所抽样本的月广告支出为80万美元
月广告支出为平均值时，月产品销售额为80万美元
平均来说，每增加一美元广告费用，销售额的增加为0.8美元
因为系数小，广告费用不是销售额良好预测指标
1999年广告费支出最大的五个公司中哪一个公司的广告支出比广告支出/销售额最小?
P
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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根据上表提供的数据求出y关于x的回归直线方
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某产品近四年的广告费x万元与销售额y万元的统计数据如下表根据此表可得回归方程中的=9.4据此模型预测
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1999年广告费支出最大的五个公司中哪一个公司的广告支出比广告支出/销售额最小?
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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
1999年广告费支出最大的五个公司的广告花费额约占当年广告费总额的
4％
12％
24％
30％
1999年广告费支出最大的五个公司的广告花费额约占当年广告费总额的
4%
12%
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1999年广告费支出最大的五个公司的广告花费额约占当年广告费总额的
4%
12%
24%
30%
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与函数 y = 10 lg x - 1 的图象相同的函数是
甲乙丙丁四位同学各自对 A B 两变量的线性相关性做实验并用回归分析方法分别求得相关系数 r 与残差平方和 m 如下表 则哪位同学的实验结果体现 A B 两变量有更强的线性相关性
利用独立性检验来考虑两个分类变量 x 和 y 是否有关系时通过查阅表格来确定 ` ` x 和 y 有关系 ' ' 的可信度.如果 k > 3.84 那么有把握认为 ` ` x 和 y 有关系 ' ' 的百分比为
为调查某地区老人是否需要志愿者提供帮助用简单随机抽样方法从该地区调查了 500 位老 人结果如下 1估计该地区老年人中需要志愿者提供帮助的老年人的比例 2能否有 99 %的把握认为该地区的老年人是否需要志愿者提供帮助与性别有关 3根据2的结论能否提供更好的调查方法来估计该地区老年人中需要志愿者帮助的 老年人的比例说明理由.附 K 2 = n a d - b c 2 a + b c + d a + c b + d
某人研究中学生的性别与成绩视力智商阅读量这 4 个变量的关系随机抽查了 52 中学生得到统计数据如表 1 至表 4 则与性别有关联的可能性最大的变量是
某人研究中学生的性别与成绩视力智商阅读量这 4 个变量的关系随机抽查了 52 名中学生得到统计数据如表 1 至表 4 则与性别有关联的可能性最大的变量是
根据两个变量 x y 之间的观测数据画成散点图如图所示这两个变量是否具有线性相关关系_______________填是与否.
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
下列四组函数中 f x 与 g x 表示同一函数是
某种产品的广告费支出 x 与销售额 y 之间有如下对应数据单位百万元. 根据上表提供的数据求出 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = 6.5 x + 17.5 则表中 t 的值为_____________.
下列两个变量之间的关系哪个不是函数关系
某工厂有 25 周岁以上含 25 周岁工人 300 名 25 周岁以下工人 200 名为研究工人的日平均生产量是否与年龄有关现采用分层抽样的方法从中抽取了 100 名工人先统计了他们某月的日平均生产件数然后按工人年龄在 25 周岁以上含 25 周岁和 25 周岁以下分为两组再将两组工人的日平均生产件数分为 5 组 [ 50 60 [ 60 70 [ 70 80 [ 80 90 [ 90 100 分别加以统计得到如图所示的频率分布直方图. 1从样本中日平均生产件数不足 60 件的工人中随机抽取 2 人求至少抽到一名 25 周岁以下组工人的频率 2规定日平均生产件数不少于 80 件者为生产能手请你根据已知条件完成列联表并判断是否有 90 % 的把握认为生产能手与工人所在的年龄组有关附 χ 2 = n n 11 n 22 - n 12 n 21 n 1 × n 2 × n 1 × n 2 注此公式也可以写成 K 2 = n a d - b c 2 a + b c + d a + c b + d .
以下有关线性回归分析的说法不正确的是
对于相关系数 r 下列描述正确的是
甲乙丙丁四位同学各自对 A B 两变量的线性相关性做试验并用回归分析方法分别求得相关系数 r 与残差平方和 m 如下表 则哪位同学的试验结果体现 A B 两变量有更强的线性相关性
下表是某小卖部一周卖出热茶的杯数与当天气温的对比表若热茶杯数 y 与气温 x 近似地满足线性关系则其关系式最接近的是
某高校统计初步课程的教师随机调查了选该课的一些学生情况具体数据如下.为了检验主修统计专业是否与性别有关系根据表中的数据得到 X 2 = 50 13 × 20 - 10 × 7 2 23 × 27 × 20 × 30 ≈ 4.84 .因为 X 2 > 3.841 所以断定主修统计专业与性别有关系这种判断出错的可能性最高为____________.
集合 M = x | - 2 ≤ x ≤ 2 N = y | 0 ≤ y ≤ 2 给出下列四个图形其中能表示以 M 为定义域 N 为值域的函数关系的是
小明同学根据右表记录的产量 x 吨与能耗 y 吨标准煤对应的四组数据用最小二乘法求出了 y 关于 x 的线性回归方程 y ̂ = 0.7 x + a 据此模型预报产量为 7 万吨时能耗为
函数 y = f x 的图像与直线 x = 1 的交点的个数是_______.
某公司 2005 ~ 2010 年的年利润 x 单位百万元与年广告支出 y 单位百万元的统计资料如表所示 根据统计资料则
如图是根据变量 x y 的观测数据 x i y i i = 1 2 … 10 得到的散点图由这些散点图可以判断变量 x y 具有相关关系的图是
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画出散点图 2求回归直线方程 3试预测广告费支出为 10 万元时销售额多大
为了考察某种药物预防疾病的效果进行动物实验得到如下列联表.则认为药物对预防疾病有效果的把握大约为________.
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相关系数为
根据如下样本数据得到回归方程 y ̂ = b x + a 则
有五组变量 ①汽车的重量和汽车每消耗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某人每日吸烟量和其身体健康情况 ④正方形的边长和面积 ⑤汽车的重量和百公里耗油量 其中两个变量成正相关的是
对具有线性相关关系的变量 x y 有一组观测数据 x i y i i = 1 2 … 8 其回归直线方程是 y ^ = 1 6 x + a 且 x 1 + x 2 + x 3 + ⋯ + x 8 = 3 y 1 + y 2 + y 3 + ⋯ + y 8 = 6 则实数 a 的值是
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
试判断以下各组函数是否表示同一函数 1 f x = x 2 g x = x 3 3 ; 2 f x = | x | x g x = 1 x ≥ 0 -1 x < 0 3 f x = x 2 n + 1 2 n + 1 g x = x 2 n − 1 2 n − 1 n ∈ N * 4 f x = x x + 1 g x = x 2 + x ; 5 f x = x 2 - 2 x - 1 g t = t 2 - 2 t - 1.
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