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某城市近 10 年居民的年收入(单位:亿元) x 与支出(单位:亿元) y 之间的关系大致符合 y ̂ = 0.9 x ...
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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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为了均衡教育资源加大对偏远地区的教育投入调查了某地若干户家庭的年收入x单位万元和年教育支出y单位万元
党的十八大提出到2020年城乡居民人均收入比2010年翻一番的目标围绕如何实现收入倍增问题网上网友的
截止2011年12月全市共有几家物流企业年收入突破10亿元
某地居民年收入所得税征收标准如下不超过28000元部分征收a%的税超过28000元的部分征收a+2%
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某信用违约互换CDS付费为每半年一次年化付费溢价为60个基点本金为3亿元交割方式为现金假设违约发生在
违约前CDS卖方每半年收入90万元
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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
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某城镇2012年通过劳动力调查和住户调查取得资料如下城镇就业人员3.2万人失业人员800人居民工资性
8.7亿元
9.3亿元
9.5亿元
9.8亿元
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
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
力争年收入增长保持10%以上ICT业务收入规模达到200亿元级有效拉动移动宽带等基础业务发展
2013年，
2014年，
2015年
为了均衡教育资源加大对偏远地区的教育投入调查了某地若干户家庭的年收入x单位万元和年教育支出y单位万元
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
某地居民年收入所得税征收标准如下不超过28000元部分征收a%的税超过28000元的部分征收a+2
在某城市60%的家庭年收入不少于3万元下面一定不少于3万元的是
年收入的平均数
年收入的众数
年收入的中位数
年收入的平均数和众数
据统计2009年全国土地出让收入为14239.7亿元比上年增长43.2%其中上半年收
0.3∶1
0.8∶1
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1∶1.3
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
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给出两组数据 x y 的对应值如下表若已知 x y 是线性相关的且回归直线方程 y = â + b ̂ x 经计算知 b ̂ = - 1.4 则 â 为
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
随着我国经济的快速发展城乡居民的生活水平不断提高为研究某市家庭平均收入与月平均生活支出的关系该市统计部门随机调查了 10 个家庭得数据如下1判断家庭平均收入与月平均生活支出是否相关2若二者线性相关求回归直线方程.
5 个学生的数学和物理成绩单位分如下表画出散点图判断它们是否具有相关关系若相关求出回归方程.
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1求 y 关于 t 的回归方程 y ̂ = b ̂ t + â ;2用所求回归方程预测该地区 2015 年 t = 6 的人民币储蓄存款.
实验测得四组 x y 的值为 1 2 2 3 3 4 4 5 则 y 与 x 之间的回归直线方程为
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.
某车间为了制定工时定额需要确定加工零件所花费的时间为此做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 个零件需要多少小时注 b ^ = ∑ i = 1 n x i y i − n x ¯ y ¯ ∑ i = 1 n x i 2 − n x ¯ 2 â = y ¯ - b ̂ x ¯
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
已知施肥量与水稻产量之间的回归直线方程为 y = 4.75 x + 257 则施肥量 x = 30 时对产量 y 的估计值为
某产品的广告支出 x 单位万元与销售收入 y 单位万元之间有下表所对应的数据.1画出表中数据的散点图2求出 y 对 x 的回归直线方程3若广告费为 9 万元则销售收入约为多少万元
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
改革开放以来我国高等教育事业迅速发展为调查农村从 2005 年到 2015 年 18 岁到 24 岁的青年人每年考入大学的百分比为便于统计把 2005 年到 2015 年的年号依次编为 0 1 ⋯ 10 作为自变量 x 每年考入大学的百分比作为因变量进行回归分析得到回归直线方程 y = 1.80 + 0.42 x .下面对数据解释正确的是________．填写序号①每年升入大学的百分比为 1.80 ②升入大学的 18 岁到 24 岁的人数大约每年以 0.42 的速度递增③ 2005 年升入大学的百分比约为 1.80 2015 年升入大学的百分比约为 6 ④ 2005 年到 2015 年升入大学的人数成等距离增加．
期中考试后某校高三9班对全班 65 名学生的成绩进行分析得到数学成绩 y 对总成绩 x 的回归直线方程为 y ̂ = 6 + 0.4 x .由此可以估计若两个同学的总成绩相差 50 分则他们的数学成绩大约相差____________分.
工人月工资 y 元与劳动生产率 x 万元变化的回归直线方程为 y ̂ = 800 x + 500 则下列说法正确的是①劳动生产率为 1 万元时工资约为 1300 元②劳动生产率每提高 1 万元时工资平均提高 800 元③劳动生产率每提高 1 万元时工资平均提高 1300 元④当月工资为 2100 元时劳动生产率约为 2 万元．
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
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.
工人月工资元依劳动生产率千元变化的回归直线方程为 y ̂ = 60 + 90 x 下列判断正确的是
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
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.
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 + a 中的 b 为 9.4 据此模型预报广告费用为 6 万元时销售额为
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
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.
若对某个地区人均工资 x 与该地区人均消费 y 进行调查统计得 y 与 x 具有相关关系且回归直线方程 y ̂ = 0.7 x + 2.1 单位千元若该地区人均消费水平为 10.5 则估计该地区人均消费额占人均工资收入的百分比约为____________.
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 ¯ .
工人月工资 y 元随劳动生产率 x 千元变化的回归方程为 y ̂ = 50 + 80 x 下列判断错误的是
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 .
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
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