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            • 1.

              下列命题中,正确的命题有__________.

              \(①\)回归直线\(\hat {y}=\hat {b}x+\hat {a} \)恒过样本点的中心\(( \overset{¯}{x}, \overset{¯}{y}) \),且至少过一个样本点;

              \(②\)将一组数据的每个数据都加一个相同的常数后,方差不变;

              \(③\)用相关指数\(R^{2}\)来刻面回归效果;表示预报变量对解释变量变化的贡献率,越接近于\(1\),说明模型的拟合效果越好;

              \(④\)若分类变量\(X\)和\(Y\)的随机变量\(K^{2}\)的观测值\(K\)越大,则“\(X\)与\(Y\)相关”的可信程度越小;

              \(⑤.\)对于自变量\(x\)和因变量\(y\),当\(x\)取值一定时,\(y\)的取值具有一定的随机性, \(x\),\(y\)间的这种非确定关系叫做函数关系;

              \(⑥.\)残差图中残差点比较均匀的地落在水平的带状区域中,说明选用的模型比较合适;

              \(⑦.\)两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好.

            • 2. 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,得到如图所示的散点图及一些统计量的值.
              \( \overline {x}\) \( \overline {y}\) \( \overline {w}\) \( \sum\limits_{i=1}^{8}(x_{i}- \overline {x})^{2}\) \( \sum\limits_{i=1}^{8}(w_{i}- \overline {w})^{2}\) \( \sum\limits_{i=1}^{8}(x_{i}- \overline {x})(y_{1}- \overline {y})\) \( \sum\limits_{i=1}^{8}(w_{i}- \overline {w})(y_{i}- \overline {y})\)
               \(46.6\)  \(563\)  \(6.8\) \(289.8\) \(1.6\)  \(1469\)  \(108.8\)
              其中\(w_{i}= \sqrt {x_{i}}\),\( \overline {w}= \dfrac {1}{8} \sum\limits_{i=1}^{8}w_{i}\)
              \((\)Ⅰ\()\)根据散点图判断,\(y=a+bx\)与\(y=c+d \sqrt {x}\)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润\(z\)与\(x\)、\(y\)的关系为\(z=0.2y-x.\)根据\((\)Ⅱ\()\)的结果回答下列问题,当年宣传费\(x=49\)时,年销售量及年利润的预报值是多少?
              附:对于一组数据\((u_{1},v_{1})\),\((u_{2},v_{2})\),\(…\),\((u_{n},v_{n})\),其回归直线\(v=α+βμ\)的斜率和截距的最小二乘估计分别为:\( ∧β= \dfrac { \sum\limits_{i=1}^{n}(u_{i}- \overline {u})(v_{i}- \overline {v})}{ \sum\limits_{i=1}^{n}(u_{i}- \overline {u})^{2}}\),\( ∧α= \overline {v}- ∧β \overline {u}\).
            • 3.

              在一组样本数据\((x\)\(i\),\(y\)\(i\)\()(x\)\(2\),\(y\)\(2\)\()\),\(...(x\)\(n\),\(y\)\(n\)\()\) \((n\geqslant 2,x\)\(1\),\(x\)\(2\),\(...x\)\(n\)不全相等\()\)的散点图中,若所有样本点\((x\)\(i\),\(y\)\(i\)\()(i=1\),\(2\),\(...\),\(n)\)都在直线\(y=-\dfrac{1}{3}x+1\)上,则这组样本数据的样本相关系数为\((\)    \()\)

              A.\(1\)             
              B.\(0\)         
              C.\(-\dfrac{1}{3}\)
              D.\(-1\)
            • 4. 对四组数据进行统计,获得以下散点图,关于其相关系数进行比较,正确的是  \((\)    \()\)

              A.\(r\)\({\,\!}_{2} < \) \(r\)\({\,\!}_{4} < 0 < \) \(r\)\({\,\!}_{3} < \) \(r\)\({\,\!}_{1}\)
              B.\(r\)\({\,\!}_{4} < \) \(r\)\({\,\!}_{2} < 0 < \) \(r\)\({\,\!}_{1} < \) \(r\)\({\,\!}_{3}\)
              C.\(r\)\({\,\!}_{4} < \) \(r\)\({\,\!}_{2} < 0 < \) \(r\)\({\,\!}_{3} < \) \(r\)\({\,\!}_{1}\)
              D.\(r\)\({\,\!}_{2} < \) \(r\)\({\,\!}_{4} < 0 < \) \(r\)\({\,\!}_{1} < \) \(r\)\({\,\!}_{3}\)
            • 5.
              下列两变量中不存在相关关系的是\((\)  \()\)
              \(①\)人的身高与视力; \(②\)曲线上的点与该点的坐标之间的关系;   \(③\)某农田的水稻产量与施肥量;
              \(④\)某同学考试成绩与复习时间的投入量;   \(⑤\)匀速行驶的汽车的行驶的距离与时间;  \(⑥\)家庭收入水平与纳税水平;
              \(⑦\)商品的销售额与广告费.
              A.\(①②⑤\)
              B.\(①③⑦\)
              C.\(④⑦⑤\)
              D.\(②⑥⑦\)
            • 6. 在下列各图中,图中两个变量具有相关关系的图是(    )

              A.\((1)(2)\) 
              B.\((1)(4)\) 
              C.\((2)(4)\) 
              D.\((2)(3)\)
            • 7.
              下列说法中表述恰当的个数为\((\)  \()\)
              \(①\)相关指数\(R^{2}\)可以刻画回归模型的拟合效果,\(R^{2}\)越接近于\(1\),说明模型的拟合效果越好;
              \(②\)在线性回归模型中,\(R^{2}\)表示解释变量对预报变量的贡献率,\(R^{2}\)越接近于\(1\),表示解释变量和预报变量的线性相关关系越强;
              \(③\)若残差图中个别点的残差比较大,则应确认在采集样本点的过程中是否有人为的错误或模型是否恰当.
              A.\(0\)
              B.\(1\)
              C.\(2\)
              D.\(3\)
            • 8.

              \(16\)年入冬以来,各地雾霾天气频发,\(PM2.5\)频频爆表\((PM2.5\)是指直径小于或等于\(2.5\)微米的颗粒物\()\),各地对机动车更是出台了各类限行措施\(.\)为分析研究车流量与\(PM2.5\)的浓度是否相关,某市现采集到周一到周五某一时间段车流量与\(PM2.5\)的数据如下表:

              时间

              周一

              周二

              周三

              周四

              周五

              车流量 \(x \)   \((\)万辆\()\)

              \(50\)

              \(51\)

              \(54\)

              \(57\)

              \(58\)

              \(PM2.5\)的浓度 \(y \)   \((\)微克\(/\)立方米\()\)

              \(69\)

              \(70\)

              \(74\)

              \(78\)

              \(79\)

              \((\)Ⅰ\()\)请根据上述数据,在下面给出的坐标系中画出散点图;

              \((\)Ⅱ\()\)试判断\(x \)与\(y \)是否具有线性关系,若有请求出\(y \)关于\(x \)的线性回归方程\(\widehat{y}=\widehat{b}x+\widehat{a}\),若没有,请说明理由;

              \((\)Ⅲ\()\)若周六同一时间段的车流量为\(60\)万辆,试根据\((II)\)得出的结论,预报该时间段的\(PM2.5\)的浓度\((\)保留整数\().\)参考公式\(\widehat{b}=\dfrac{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{x}_{i}}{{y}_{i}}}-n\overline{x}\overline{y}}{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{x}_{i}}^{2}}-n{{\overline{x}}^{2}}}=\dfrac{\sum\limits_{i=1}^{n}{({{x}_{i}}-\overline{x})({{y}_{i}}}-\overline{y})}{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{x}_{i}}-\overline{x})}^{2}}}},\widehat{a}=\overline{y}-\widehat{b}\overline{x}\).

            • 9. 设\(( \)\(x\)\({\,\!}_{1}\), \(y\)\({\,\!}_{1})\),\(( \)\(x\)\({\,\!}_{2}\), \(y\)\({\,\!}_{2})\),\(…( \)\(x_{n}\)\(y_{n}\)\()\)是变量 \(x\),和 \(y\)\(n\)个样本点,直线 \(l\)是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归方程\((\)如图\()\),则下列结论中正确的是(    )

              A.  \(x\)\(y\)正相关         
              B.\(x\)\(y\)的相关系数为直线 \(l\)的斜率
              C.当 \(n\)为偶数时,分布在 \(l\)两侧的样本点的个数一定相同
              D.\(x\)\(y\)的相关系数在\(-1\)到\(0\)之间
            • 10.

              下面的各图中,散点图与相关系数\(r\)不符合的是 (    )

              A.          
              B.  
              C.
              D.
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