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          50条信息

            • 1.

              某电脑公司有\(6\)名产品推销员,其工作年限与年推销金额的数据如下表:

              推销员编号

              \(1\)

              \(2\)

              \(3\)

              \(4\)

              \(5\)

              工作年限\(x/\)年

              \(3\)

              \(5\)

              \(6\)

              \(7\)

              \(9\)

              推销金额\(y/\)万元

              \(2\)

              \(3\)

              \(3\)

              \(4\)

              \(5\)

              \((1)\)以工作年限为自变量,推销金额为因变量\(y\),作出散点图;

              \((2)\)求年推销金额\(y\)关于工作年限\(x\)的线性回归方程;

              \((3)\)若第\(6\)名推销员的工作年限为\(11\)年,试估计他的年推销金额.

            • 2.

              在用线性回归方程研究四组数据的拟合效果中,分别作出下列四个关于四组数据的残差图,则用线性回归模式拟合效果最佳的是

              A.
              B.
              C.
              D.
            • 3.

              已知回归直线的斜率的估计值为\(1.23\),样本点的中心为\((4,5)\),则回归直线方程为(    )

              A.\(\widehat{y}=1.23x+0.08\)                         
              B.\(\widehat{y}=1.23x+5\)

              C.\(\widehat{y}=1.23x+4\)                            
              D.\(\widehat{y}=0.08x+1.23\)
            • 4. 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\((x_{i},y_{i})(i=1,2,…,n)\),用最小二乘法建立的回归方程为\(\widehat{y}=0.85x-85.71\),则下列结论中不正确的是\((\)  \()\)
              A.\(y\)与\(x\)具有正的线性相关关系
              B.回归直线过样本点的中心\((\overline{x},\overline{y})\)
              C.若该大学某女生身高增加\(1cm\),则其体重约增加\(0.85kg\)
              D.若该大学某女生身高为\(170cm\),则可断定其体重必为\(58.79kg\)
            • 5.

              某产品的广告费用\(x\)与销售额\(y\)的统计数据如下表:

              广告费用\(x(\)万元\()\)

              \(4\)

              \(2\)

              \(3\)

              \(5\)

              销售额\(y(\)万元\()\)

              \(49\)

              \(26\)

              \(39\)

              \(54\)

              根据上表可得回归方程\(y=bx+a\)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

              A.\(63.6\)万元       
              B.\(65.5\)万元      
              C.\(67.7\)万元       
              D.\(72.0\)万元
            • 6.

              下表是某厂\(1~4\)月份用水量\((\)单位:百吨\()\)的一组数据:

              月份\(x\)

              \(1\)

              \(2\)

              \(3\)

              \(4\)

              用水量\(y\)

              \(4.5\)

              \(4\)

              \(3\)

              \(2.5\)

              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,其线性回归方程是\(\hat{y}=-0.7x+\hat{a}\),则\(\hat{a}=(\)  \()\)

              A.\(10.5\)     
              B.\(5.15\)    
              C.\(5.2\)        
              D.\(5.25\)
            • 7.

              一位母亲根据儿子\(3~9\)岁的身高数据建立的身高\(y(\)单位:\(cm)\)与年龄\(x(\)单位:岁\()\)的回归模型为\(\hat{y}=7.19x+73.93\),若用这个模型预测这个孩子\(10\)岁时的身高,则正确的叙述是\((\)  \()\)

              A.身高一定是\(145.83 cm\)
              B.身高在\(145.83 cm\)以上
              C.身高在\(145.83 cm\)左右
              D.身高在\(145.83 cm\)以下
            • 8.

              某车间加工零件的数量\(x\)与加工时间\(y\)的统计数据如表:

              零件数\(x\)个

              \(10\)

              \(20\)

              \(30\)

              加工时间\(y(\)分钟\()\)

              \(21\)

              \(30\)

              \(39\)

              现已求得上表数据的线性回归方程\(\widehat{y}=\widehat{b}x+\widehat{a}\)中的\(\widehat{b}\)值为\(0.9\),则据此回归模型可以预测,加工\(100\)个零件所需要的加工时间约为

              A.\(84\)分钟
              B.\(94\)分钟
              C.\(102\)分钟
              D.\(112\)分钟
            • 9.

              现有三个某产品的广告费用\(x\)万元与销售额\(y\)万元的统计数据如表:

              广告费用\(x\)

              \(2\)

              \(3\)

              \(4\)

              \(5\)

              销售额 \(y\)

              \(26\)

              \(39\)

              \(49\)

              \(54\)

              根据上表可得回归方程\( \overset{\}{y}=9.4x+a \),据此模型预测,广告费用为\(6\)万元时的销售额为\((\)  \()\)万元

              A. \(65.5\)       
              B. \(66.6\)        
              C. \(67.7\)        
              D. \(72\)
            • 10.

              在用线性回归方程研究四组数据的拟合效果中,分别作出下列四个关于四组数据的残差图,则用线性回归模式拟合效果最佳的是(    )

              A.
              B.
              C.
              D.
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