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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 ̂ ...
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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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X与Y的相关系数为
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45
0.7071
根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5,反应变量Y的方差为4.0,X与Y的相关系数平方值为0.5。
在校园读书月活动中小华调查了班级里40名同学本学期购买课外书的花费情况并将结果绘制成如图所示的统计图
‚
‚④
ƒ
④
Y关于X的回归平方和为
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0.7071
根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5,反应变量Y的方差为4.0,X与Y的相关系数平方值为0.5。
根据11对XY的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5反应变量Y的方差为4.0X与Y的相关系数
20
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0.7071
根据11对XY的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5反应变量Y的方差为4.0X与Y的相关系数
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0.7071
Y的离均差平方和为
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40
45
0.7071
根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5,反应变量Y的方差为4.0,X与Y的相关系数平方值为0.5。
四名同学根据各自的样本数据研究变量xy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 ①y
根据11对XY的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5反应变量Y的方差为4.0X与Y的相关系数
20
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0.7071
对两个变量y和x进行回归分析得到一组样本数据x1y1x2y2xnyn则下列说法中不正确的是
由样本数据得到的回归方程为
=
x+
必过样本点的中心
残差平方和越小的模型,拟合的效果越好
用相关指数R.
2
来刻画回归效果,R.
2
的值越小,说明模型的拟合效果越好
若变量y和x之间的相关系数r=-0.936 2,则变量y和x之间具有线性相关关系
四名同学根据各自的样本数据研究变量xy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①y与x负
①②
②③
③④
①④
X的离均差平方和为
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0.7071
根据11对(X,Y)的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5,反应变量Y的方差为4.0,X与Y的相关系数平方值为0.5。
四名同学根据各自的样本数据研究变量xy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①y与x负
①②
②③
③④
①④
四名同学根据各自的样本数据研究变量xy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①y与x负
①②
②③
③④
①④
根据11对XY的样本数据计算获得自变量X的方差为4.5反应变量Y的方差为4.0X与Y的相关系数
20
30
40
45
0.7071
四名同学根据各自的样本数据研究变量xy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①y与x负
①②
②③
③④
①④
在一组样本数据x1y1x2y2xnynn≥2x1x2xn不全相等的散点图中若所有样本点xiyii=1
对两个变量y和x进行回归分析得到一组样本数据x1y1x2y2xnyn则下列说法中不正确的是
由样本数据得到的回归方程
=bx+a必过样本中心(
,
)
残差平方和越小的模型,拟合的效果越好
用相关指数R
2
来刻画回归效果,R
2
越小,说明模型的拟合效果越好
若变量y和x之间的相关系数为r=-0.9362,则变量y和x之间具有线性相关关系
随机抽取某中学甲乙两班各6名同学测量他们的身高单位:cm获得身高数据的茎叶图如下图.则甲班样本数据的
170,170
171,171
171,170
170,172
四名同学根据各自的样本数据研究变量xy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①y与x负
①②
②③
③④
①④
在下面利用给定的样本数据得到的散点图中XY分别为解释变量和被解释变量问各图中随机误差项的方差与解释变
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下列所示的四幅图中可表示为 y = f x 的图象的只可能是
下表提供了某厂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 的线性回归方程为 y ̂ = 0.7 x + 0.35 那么表中 t 的值为
下列图象表示函数图象的是
线性回归方程 y ̂ = b ̂ x + â 表示的直线必经过
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 ¯
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 的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 1 = x 1 w ¯ = 1 8 ∑ i = 1 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率 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 为何值时年利率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 ¯ .
为研究语文成绩和英语成绩之间是否具有线性相关关系统计两科成绩得到如图所示的散点图两坐标轴单位长度相同用回归直线 y ̂ = b x + a 近似地刻画其相关关系根据图形以下结论最有可能成立的是
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
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
已知变量 x 和 y 关系 y = - 0.1 x + 1 变量 y 和 z 正相关下列结论正确的是
给出下列命题 ①线性相关系数 r 越大两个变量的线性相关性越强反之线性相关性越弱 ②由变量 x 和 y 的数据得到其回归直线方程 L : y = b x + a 则 L 一定经过点 P x y ③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; ④在回归分析模型中残差平方和越小说明模型的拟合效果越好; ⑤在回归直线方程 y = 0.1 x + 10 中当解释变量 x 每增加一个单位时预报变量 y 增加 0.1 个单位.其中真命题的序号是_________.
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 ̂ = 0.68 x + 54.6 利用下表中数据推断 a 的值为
若一系列函数的解析式相同值域相同但定义域不同则称这些函数为同族函数那么函数解析式为 y = x 2 值域为{ 1 4 }的同族函数共有
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
某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价将该产品按事先拟定的价格进行试销得到如下数据 1求回归直线方程 y ^ = b ^ x + a ^ 其中 b ̂ = - 20 a ^ = y ^ − b ^ x ¯ 2预计在今后的销售中销量与单价仍然服从1中的关系且该产品的成本是 4 元/件为使工厂获得最大利润该产品的单价定为多少元利润=销售收入-成本
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
下列四个图形中不是以 x 为自变量的函数的图像是
下列各图形中不可能是某函数 y = f x 的图象的是
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 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
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
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 为值域的函数关系是
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
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
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
下列变量之间的关系不是相关关系的是
以下函数关系式中存在函数 f x 对任意 x ∈ R 恒成立的是
已知变量 x 和 y 满足关系 y ̂ = - 0.1 x + 1 变量 y 与 z 正相关下列结论中正确的是
集合 A = { x | 0 ⩽ x ⩽ 4 } B = { y | 0 ⩽ y ⩽ 2 } 下列不表示从 A 到 B 的函数的是
下表是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
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
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