“绿水青山就是金山银山”.近年来中央加大了对环境保护的投入,例如对旧路的重修,就出现了一种像联合收割机的机器,把旧路的柏油路面和石块挖起粉碎运走,作为修新路的材料再利用;建立垃圾焚烧发电厂,把建筑垃圾粉碎循环利用等.这一系列的措施,减少了垃圾掩埋,节约了大量土地.某市环保组织对近几年该市垃圾掩埋场的个数与相应年份(序号)进行统计,得到下表的样本数据,并建立了与的线性回归方程,则下列结论错误的是( )
年份(序号) | 1 | 3 | 5 | 7 |
垃圾掩埋场个数 | 45 | 35 | 20 |
A.与具有负的线性相关关系 | B. |
C.时,的预报值为7 | D.若增加1,则约增加47 |
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更新时间:2020-07-24 15:49:21
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【推荐1】已知下列说法:①对于线性回归方程,变量增加一个单位时,平均增加5个单位;②在线性回归模型中,相关指数越接近于1,则模型回归效果越好;③两个随机变量的线性相关性越强,则相关系数就越接近1;④互斥事件不一定是对立事件,对立事件一定是互斥事件;⑤演绎推理是从特殊到一般的推理,它的一般模式是“三段论”.其中说法错误的个数为
A.1 | B.2 | C.3 | D.4 |
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【推荐2】有下列说法:
①线性回归分析就是由样本点去寻找一条直线,使之贴近这些样本点的数学方法;②利用样本点的散点图可以直观判断两个变量的关系是否可以用线性关系表示;③通过回归方
其中正确命题的个数是( )
①线性回归分析就是由样本点去寻找一条直线,使之贴近这些样本点的数学方法;②利用样本点的散点图可以直观判断两个变量的关系是否可以用线性关系表示;③通过回归方
其中正确命题的个数是( )
A.1 | B.2 | C.3 | D.4 |
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【推荐1】在对具有线性相关的两个变量x和y进行统计分析时,得到如下数据:
由表中数据求得y关于x的回归方程为则(4,1),(m,2),(8,3)这三个样本点中与回归直线的竖直距离最近的点是( )
x | 4 | m | 8 | 10 | 12 |
y | 1 | 2 | 3 | 5 | 6 |
由表中数据求得y关于x的回归方程为则(4,1),(m,2),(8,3)这三个样本点中与回归直线的竖直距离最近的点是( )
A.(4,1) | B. |
C.(8,3) | D.(4,1)和 |
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【推荐2】某市2016年至2020年新能源汽车年销量y(单位:百台)与年份代号x的数据如下表,若根据表中的数据用最小二乘法求得y关于x的回归直线方程为,则表中的值为( )
年份 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
年份代号x | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
年销量y | 10 | 15 | 30 | 35 |
A.22 | B.20 | C.30 | D.32.5 |
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【推荐1】设某大学的女生体重(单位:kg)与身高(单位:cm)具有线性相关关系,根据一组样本数据,用最小二乘法建立的回归方程为,则下列结论中不正确的是( )
A.若该大学某女生身高为170cm,则可断定其体重必为58.79kg |
B.回归直线过样本点的中心 |
C.若该大学某女生身高增加1cm,则其体重约增加0.85kg |
D.与具有正的线性相关关系 |
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【推荐2】一名小学生的年龄和身高的数据如下表.由散点图可知,身高(单位:)与年龄(单位:岁)之间的线性回归方程为,预测该学生11岁时的身高约为( )
年龄 | 6 | 7 | 8 | 9 |
身高 | 118 | 126 | 136 | 144 |
A. | B. | C. | D. |
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