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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,得到的数据如表:
              零件的个数\(x(\)个\()\) \(2\) \(3\) \(4\) \(5\)
              加工的时间\(y(\)小时\()\) \(2.5\) \(3\) \(4\) \(4.5\)
              \((1)\)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图;
              \((2)\)求出\(y\)关于\(x\)的线性回归方程\(\overset{\}{y}= \overset{\}{b}x+ \overset{\}{a} \),并在坐标系中画出回归直线;
              \((3)\)试预测加工\(10\)个零件需要多少时间?参考公式:
              \(\overset{\}{b}= \dfrac{ \sum\limits_{i=1}^{n}{x}_{i}{y}_{i}−n \overset{˙}{x} \overset{˙}{y}}{ \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}^{2}−n{ \overset{˙}{x}}^{2}} \),\(\overset{\}{a}= \overset{.}{y}- \overset{\}{b} \overset{˙}{x} \).
            • 2.

              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\(\left( \bar{x},\bar{y} \right)\),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,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.

            • 3.
              某种产品的广告费用支出\(x(\)万元\()\)与销售额\(y(\)万元\()\)之间有如下的对应数据:
              \(x\) \(2\) \(4\) \(5\) \(6\) \(8\)
              \(y\) \(30\) \(40\) \(60\) \(50\) \(70\)
              \((1)\)画出散点图;
              \((2)\)求回归直线方程;
              \((3)\)据此估计广告费用为\(9\)万元时,销售收入\(y\)的值\(.(\)参考公式:线性回归方程系数公式:\( \hat b= \dfrac { \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}-n \overline {xy}}{ \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}^{2}-n \overline {x}^{2}}\),\( \hat a= \overline {y}- \hat b \overline {x})\)
            • 4. 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:\( ∧β= \dfrac { \sum\limits_{i=1}^{n}(u_{i}- \overline {u})(v_{i}- \overline {v})}{ \sum\limits_{i=1}^{n}(u_{i}- \overline {u})^{2}}\),\( ∧α= \overline {v}- ∧β \overline {u}\).
            • 5.

              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.\(-1\)
            • 6.
              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.\(3\)
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