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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,其线性回归直线方程是 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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31t
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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
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某住宅小区6月份随机抽查了该小区6天的用水量单位t结果分别是303432372831那么请你估计该小
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某城市居民用水实行阶梯收费每户每月用水量如果未超过20吨按每吨1.9元收费每户每月用水量如果超过20
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下列现象的相关程度最高的是
若对于变量 y 与 x 的 10 组统计数据的回归模型中相关指数 R 2 = 0.95 又知残差平方和为 120.53 那么 ∑ i = 1 10 y i − y ¯ 2 的值为
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.
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已知两个变量 x 和 y 之间具有线性相关关系 5 次试验的观测数据如下那么变量 y 关于 x 的回归直线方程只可能是
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某考察团对全国 10 大城市职工人均工资 x 与居民人均消费 y 进行统计调查 y 与 x 具有相关关系回归方程 y ̂ = 0.66 x + 1.562 单位千元若某城市居民消费水平为 7.675 估计该城市人均消费额占人均工资收入的百分比为
函数 y = f x 的图象与直线 x = a 的交点
如下表给出 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
以下四个命题正确的是①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在回归直线方程 y ̂ = 0.2 x + 12 中当变量 x 每增加一个单位时变量 y 一定增加 0.2 单位④对于两分类变量 X 与 Y 求出其统计量 K 2 K 2 越小我们认为 X 与 Y 有关系的把握程度越小.
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
电容器充电后电压达到 100 V 然后开始放电由经验知道此后电压 U 随着时间 t 变化的规律用公式 U = A e b t b < 0 表示现测得时间 t s 时的电压 U V 如下表.试求电压 U 对时间 t 的回归方程.提示对公式两边取自然对数把问题转化为线性回归分析问题
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下列有关样本相关系数的说法不正确的是
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已知一回归直线方程为 y ̂ = 1.5 x + 45 x ∈ { 1 5 7 13 19 } 则 y ¯ = __________.
某地最近十年粮食需求量逐年上升下表是部分统计数据1利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程 y ̂ = b ̂ x + â 2利用1中所求出的直线方程预测该地 2012 年的粮食需求量.
下列图形中不可能作为函数 y = f x 图象的是
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假设关于某设备的使用年限 x 和所支出的维修费用 y 万元有如下的统计资料若由资料可知 y 对 x 呈线性相关关系.1试求回归直线方程2估计使用年限为 10 年时维修费用是多少
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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
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 ∑ i = 1 8 w i Ⅰ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Ⅱ根据Ⅰ的判断结果及表中数据建立 y 关于 x 的回归方程Ⅲ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Ⅱ的结果回答下列问题ⅰ年宣传费 x = 49 时年销售量及年利润的预报值是多少ⅱ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 ¯
若回归直线方程中的回归系数 b = 0 则相关系数
下图是我国 2008 年至 2014 年生活垃圾无害化处理量单位亿吨的折线图.注年份代码 1 ∼ 7 分别对应年份 2008 ∼ 2014 .1由折线图看出可用线性回归模型拟合 y 与 t 的关系请用相关系数加以说明2建立 y 关于 t 的回归方程系数精确到 0.01 预测 2016 年我国生活垃圾无害化处理量.附注参考数据 ∑ i = 1 7 y i = 9.32 ∑ i = 1 7 t i y i = 40.17 ∑ i = 1 7 y i − y ¯ 2 = 0.55 7 ≈ 2.646 .参考公式相关系数 r = ∑ i = 1 n t i − t ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n t i − t ¯ 2 ∑ i = 1 n y i − y ¯ 2 回归方程 y ̂ = â + b ̂ t 中斜率和截距最小二乘估计公式分别为 b ^ = ∑ i = 1 n t i − t ¯ y i − y ¯ ∑ i = 1 n t i − t ¯ 2 â = y ̄ - b ̂ t ̄ .
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