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          50条信息

            • 1. 已知某校5个学生的数学和物理成绩如下:
              学生的编号 1 2 3 4 5
              数学成绩xi 80 75 70 65 60
              物理成绩yi 70 66 68 64 62
              (Ⅰ)通过大量事实证明发现,一个学生的数学成绩和物理成绩是具有很强的线性相关关系的,在上述表格中,用x表示数学成绩,用y表示物理成绩,求y关于x的回归方程;
              (Ⅱ)利用残差分析回归方程的拟合效果,若残差和在(-0.1,0.1)范围内,则称回归方程为“优拟方程”,问:该回归方程是否为“优拟方程”.
              提示:参考数据:
              5
              i=1
              xiyi=23190
              5
              i=1
              x
              2
              i
              =24750
            • 2. 某服装商场为了了解毛衣的月销售量y(件)与月平均气温x(℃)之间的关系,随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温,其数据如下表:
              月平均气温x(℃) 17 13 8 2
              月销售量y(件) 24 33 40 55
              (1)做出散点图;
              (2)求线性回归方程
              y
              =bx+a

              (3)气象部门预测下个月的平均气温约为6℃,据此估计该商场下个月毛衣的销售量.( 
              4
              i=1
              xiyi=1267
              4
              i=1
              x
              2
              i
              =526
            • 3. 某种产品的宣传费支出x与销售额y(单位:万元)之间有如下对应数据:
              x 2 4 5 6 8
              y 30 40 60 50 70
              (1)求回归直线方程;
              (2)预测宣传费支出为10万元时,销售额多大?
            • 4. 某产品的广告费用支出x与销售额y之间有如下的对应数据:
              x 2 4 5 6 8
              y 30 40 60 50 70
              (1)求回归直线方程;
              (2)据此估计广告费用为10时销售收入y的值.
              附:线性回归方程
              ̂
              y
              =
              ̂
              b
              x+
              ̂
              a
              中系数计算公式
              ̂
              b
              =
              n
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )(yi-
              .
              y
              )
              n
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )
              2
              =
              n
              i=1
              xiyi-n
              .
              x
              .
              y
              n
              i=1
              x
              2
              i
              -n
              .
              x
              2
              ̂
              a
              =
              .
              y
              -
              ̂
              b
              .
              x
              ,其中
              .
              x
              .
              y
              表示样本均值.
            • 5. 若根据儿童的年龄x(岁)和体重y(kg),得到利用年龄预报体重的线性回归方程是
              ̂
              y
              =3x+5
              .现已知5名儿童的年龄分别是3,4,5,6,7,则这5名儿童的平均体重大约是    (kg).
            • 6. 假设关于某设备使用年限x(年)和所支出的维修费用y(万元)有如下统计资料:
              x 2 3 4 5 6
              y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0
              b=
              n
              ii=1
              xiyi-n
              .
              x
              .
              y
              n
              i=1
              x
              2
              i
              -n
              .
              x
              2
              若由资料知,y对x呈线性相关关系,试求:
              (1)回归直线方程;
              (2)估计使用年限为10年时,维修费用约是多少?,
              a
              =
              .
              y
              -b
              .
              x
            • 7. 已知某产品的广告费用x万元与销售额y万元的统计数据如下表所示:
              x(万元) 0 1 3 4
              y(万元) 2.2 4.3 4.8 6.7
              从散点图分析,y与x线性相关,且
              y
              =0.95x+
              a
              ,则据此模型预报广告费用为5万元时销售额为(  )
              A.2.65万元
              B.8.35万元
              C.7.35万元
              D.9.35万元
            • 8. 设有一个回归方程为
              y
              =2-3
              x
              ,则变量x增加一个单位时(  )
              A.y平均增加3个单位
              B.y平均增加2个单位
              C.y平均减少3个单位
              D.y平均减少2个单位
            • 9. 以下是粤西地区某县搜集到的新房屋的销售价格y和房屋的面积x的数据:

              (1)画出数据散点图;
              (2)由散点图判断新房屋销售价格y和房屋面积x是否具有线性相关关系?若有,求线性回归方程.(保留四位小数)
              (3)根据房屋面积预报销售价格的回归方程,预报房屋面积为150m2时的销售价格.
              参考公式:b=
              n
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )(yi-
              .
              y
              )
              n
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )
              2
              a=
              .
              y
              -b
              .
              x

              参考数据:
              .
              x
              =
              1
              5
              (115+110+80+135+105)=109
              .
              y
              =
              1
              5
              (24.8+21.6+18.4+29.2+22)=23.2
                      
              5
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )(yi-
              .
              y
              )=308
              5
              i=1
              (xi-
              .
              x
              )2=1570
            • 10. 一位母亲记录了儿子3~9岁的身高(单位:cm),由此建立身高与年龄的回归模型为
              ̂
              y
              =73.93+7.19x
              .则下列说法中正确的是(  )
              A.身高与年龄是一次函数关系
              B.这个模型适合所有3~9岁的孩子
              C.预测这个孩子10岁时,身高一定在145.83cm以上
              D.这个孩子在3~9岁之内,年龄每增加1岁,身高平均增加约7.19cm
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