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          50条信息

            • 1. 如图是我国2009年至2015年生活垃圾无害化处理量(单位:亿吨)的折线图
              (Ⅰ)由折线图看出,可用线性回归模型拟合y与t的关系,请用相关系数加以说明;
              (Ⅱ)建立y关于t的回归方程(系数精确到0.01),预测2017年我国生活垃圾无害化处理量.
              参考数据:yi=9.32,tiyi=40.17,=0.55,≈2.646.
              参考公式:相关系数r==
              回归方程=+t中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:==-t.
            • 2. 为了解某社区居民的家庭年收入与年支出的关系,随机调查了该社区 5 户家庭,得到如下统计数据表:
              收入 x  (万元) 8.2 8.6 10.0 11.3 11.9
              支出 y  (万元) 6.2 7.5 8.0 8.5 9.8
              根据上表可得回归直线方程 =x+,其中 =0.76,=y-x,据此估计,该社区一户收入为 14 万元家庭年支出为(  )
              A.11.04 万元
              B.11.08 万元
              C.12.12 万元
              D.12.02 万元
            • 3. 为了解重庆某社区居民的家庭年收入和年支出的关系,随机调查了5户家庭,得到统计数据表,根据表中可得回归直线方程=x+,其中=0.5,据此估计,该社区一户收入为16万元家庭年支出为(  )
              收入x(万元) 6 8 10 12 14
              支出y(万元) 6 7 8 9 10
              A.15万元
              B.14万元
              C.11万元
              D.10万元
            • 4. 已知变量 x,y 具有线性相关关系,它们之间的一组数据如下表所示,若 y 关于 x 的线性回归方程为=1.3x-1,则m= ______
              x 1 2 3 4
              y 0.1 1.8 m 4
            • 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,得到如表数据:
              单价x(元)456789
              销量y(件)908483807568
              由表中数据,求得线性回归方程为 =﹣4x+a.若在这些样本点中任取一点,则它在回归直线左下方的概率为 (   )
              A.
              B.
              C.
              D.
            • 6. 为了解篮球爱好者小李的投篮命中率与打篮球时间的关系,下表记录了小李某月连续5天每天打篮球时间x(单位:小时)与当天投篮命中率y之间的关系:
              时间x 1 2 3 4 5
              命中率y 0.4 0.5 0.6 0.6 0.4
              (Ⅰ)请根据上表提供的数据,用最小二乘法求出投篮命中率y与打篮球时间x(单位:小时)之间的回归直线方程=x+),
              (II)如果小李某天打了2.5小时篮球,预测小李当天的投篮命中率.
              (参考:用最小二乘法求线性回归方程系数公式==-
            • 7. 两个变量y与x的回归模型中,分别选择了4个不同模型,它们的相关指数R2如下,其中拟合效果最好的模型是(  )
              A.模型1的相关指数R2为0.25
              B.模型2的相关指数R2为0.50
              C.模型3的相关指数R2为0.80
              D.模型4的相关指数R2为0.98
            • 8. 在线性回归模型中,分别选择了4个不同的模型,它们的相关指数R2依次为0.36、0.95、0.74、0.81,其中回归效果最好的模型的相关指数R2为(  )
              A.0.95
              B.0.81
              C.0.74
              D.0.36
            • 9. 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:
              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
              y
              =
              b
              x+
              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?
              (注:
              b
              =
              n
              i-1
              xiyi-n
              .
              x
              .
              y
              n
              i-1
              x
              2
              i
              -n(
              .
              x
              )2
              a
              =
              .
              y
              -
              b
              .
              x
            • 10. 有5组(x,y)数据如下表:
              x 1 2 3 4 10
              y 2 4 10 8 12
              去掉其中一组后,剩下的4组数据的线性相关性最强,则应去掉的一组数据所对应的点是(  )
              A.(1,2)
              B.(3,10)
              C.(4,8)
              D.(10,12)
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