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          50条信息

            • 1.

              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:

               \((1)\)求出\(y\)关于\(x\)的线性回归方程\(\hat {y}=\hat {b}x+\hat {a} \),并在坐标系中画出回归直线; 

                

              \((2)\)试预测加工\(10\)个零件需要多少小时?

              \((\)注:\(\hat {b}= \dfrac{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}-n \bar{x} \bar{y}}{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}x_{i}^{2}-n{ \overset{¯}{x}}^{2}} \),\(\hat {a}= \bar{y}-\hat {b} \bar{x} \),\(\sum\limits_{i=1}^{4}{x}_{i}{y}_{i}=52.5, \sum\limits_{i=1}^{4}x_{i}^{2}=54 )\)

            • 2.

              保险公司统计的资料表明:居民住宅区到最近消防站的距离\(x(\)单位:千米\()\)和火灾所造成的损失数额\(y(\)单位:千元\()\)有如下的统计资料:如果统计资料表明\(y\)与\(x\)有线性相关关系,试求:

              距消防站距离\(x(\)千米\()\)

              \(1.8\)

              \(2.6\)

              \(3.1\)

              \(4.3\)

              \(5.5\)

              \(6.1\)

              火灾损失费用\(y(\)千元\()\)

              \(17.8\)

              \(6\)

              \(27.5\)

              \(31.3\)

              \(36.0\)

              \(43.2\)

              \((\)Ⅰ\()\)求相关系数\(r(\)精确到\(0.01)\);

              \((\)Ⅱ\()\)求线性回归方程\((\)精确到\(0.01)\);

              \((III)\)若发生火灾的某居民区与最近的消防站相距\(10.0\)千米,评估一下火灾的损失\((\)精确到\(0.01)\).
              参考数据:\(\sum\limits_{1}^{6}{{{y}_{i}}}=175.4\)\(\sum\limits_{1}^{6}{{{x}_{i}}{{y}_{i}}}=764.36\)\(\sum\limits_{i=1}^{6}{({{x}_{i}}-\bar{x}})({{y}_{i}}-\bar{y})=80.30\)\(\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{x}_{i}}-\bar{x})}^{2}}}=14.30\)\(\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{y}_{i}}-\bar{y})}^{2}}}\approx 471.65\)\(\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{x}_{i}}-\bar{x})}^{2}}}\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{y}_{i}}-\bar{y})}^{2}}}}\approx 82.13\)
              参考公式:相关系数 \(r=\dfrac{\sum\limits_{i=1}^{n}{({{x}_{i}}-\bar{x})({{y}_{i}}-\bar{y})}}{\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{x}_{i}}-\bar{x})}^{2}}}\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{y}_{i}}-\bar{y})}^{2}}}}}\)

              回归方程\(\overset{∧}{y}= \overset{∧}{a}+ \overset{∧}{b}t \) 中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:\(\hat{b}=\dfrac{\sum\limits_{i=1}^{n}{({{x}_{i}}-\bar{x})({{y}_{i}}-\bar{y})}}{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{x}_{i}}-\bar{x})}^{2}}}}\),\(\hat{a}=\bar{y}-\hat{b}x\)

            • 3.

              王府井百货分店今年春节期间,消费达到一定标准的顾客可进行一次抽奖活动,随着抽奖活动的有效开展,参与抽奖活动的人数越来越多,该分店经理对春节前\(7\)天参加抽奖活动的人数进行统计,\(y\)表示第\(x\)天参加抽奖活动的人数,得到统计表格如下:

              \(x\)

              \(1\)

              \(2\)

              \(3\)

              \(4\)

              \(5\)

              \(6\)

              \(7\)

              \(y\)

              \(5\)

              \(8\)

              \(8\)

              \(10\)

              \(14\)

              \(15\)

              \(17\)


              经过进一步统计分析,发现\(y\)与\(x\)具有线性相关关系.

              \((1)\)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出\(y\)关于\(x\)的线性回归方程\(\hat{y}=\hat{b}x+\hat{a}\);

              \((2)\)判断变量\(x\)与\(y\)之间是正相关还是负相关;

              \((3)\)若该活动只持续\(10\)天,估计共有多少名顾客参加抽奖.

              参与公式:\(\hat{b}=\dfrac{{\sum }_{i=1}^{n}{{x}_{i}}{{y}_{i}}-n\bar{x}\bar{y}}{{\sum }_{i=1}^{n}x_{i}^{2}-n{{{\bar{x}}}^{2}}}\),\(\hat{a}=\bar{y}-\hat{b}\bar{x}\),\(\underset{i=1}{\overset{7}{\sum}}\,{{x}_{i}}{{y}_{i}}=364\).

            • 4.

              下列两个变量不是相关关系的是(    )

              A.人的身高和体重                    
              B.降雪量和交通事故发生率

              C.匀速行驶的车辆的行驶距离和时间    
              D.每亩施用肥料量和粮食亩产量
            • 5.

              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,得到数据如表\(.\)预计在今后的销售中,销量与单价仍然服从\(\hat {y} =bx+a(\) \(b=-20\),\(a=\bar{y} -b\bar{x} )\)的关系,且该产品的成本是\(4\)元\(/\)件,为使工厂获得最大利润\((\)利润\(=\)销售收入\(-\)成本\()\),该产品的单价应定为\((\)  \()\)元.

              单价\(x(\)元\()\)

              \(8\)

              \(8.2\)

              \(8.4\)

              \(8.6\)

              \(8.8\)

              \(9\)

              销量\(y(\)件\()\)

              \(90\)

              \(84\)

              \(83\)

              \(80\)

              \(75\)

              \(68\)

              A.\(\dfrac{31}{4} \)
              B.\(8\)
              C.\(\dfrac{33}{4} \)
              D.\(\dfrac{35}{4} \)
            • 6.
              某车间加工零件的数量\(x\)与加工时间\(y\)的统计数据如下表:
              零件个数\(x(\)个\()\) \(11\) \(20\) \(29\)
              加工时间\(y(\)分钟\()\) \(20\) \(31\) \(39\)
              现已求得上表数据的回归方程\( \hat y= \hat bx+ \hat a\)中的\( \hat b\)的值为\(0.9\),则据此回归模型可以预测,加工\(90\)个零件所需要的加工时间约为\((\)  \()\)
              A.\(93\)分钟
              B.\(94\)分钟
              C.\(95\)分钟
              D.\(96\)分钟
            • 7.
              根据如图所示的等高条形图回答,吸烟与患肺病 ______ 关系\(.(\)“有”或“没有”\()\)
            • 8.

              若两个变量的残差平方和是\(325\),\(\sum\limits_{i=1}^{n}{({{y}_{i}}}-\overline{y}{{)}^{2}}=923\),则随机误差对预报变量的贡献率约为

              A.\(64.8\%\)     
              B.\(60\%\)     
              C.\(35.2\%\)       
              D.\(40\%\)
            • 9.

              有下列说法:\(①\)线性回归方程一般都有时间性;

              \(②\)样本的取值范围会影响线性回归方程的适用范围;

              \(③\)根据线性回归方程得到的预测值是预测变量的精确值 ;

              \(④\)任何一组观测值都能得到相应的回归直线方程;

              其中正确命题的个数是\((\)  \()\)

              A.\(0\)                             
              B.\(1\)                             
              C.\(2\)                             
              D.\(3\)
            • 10.
              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\((\)  \()\)
              A.\( \hat {y}=-10x+200\)
              B.\( \hat {y}=10x+200\)
              C.\( \hat {y}=-10x-200\)
              D.\( \hat {y}=10x-200\)
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