1 . 对两个变量y与x进行回归分析,分别选择不同的模型,它们的相关系数r如下,其中拟合效果最好的模型是( )
A.模型Ⅰ:相关系数r为 | B.模型Ⅱ:相关系数r为0.81 |
C.模型Ⅲ:相关系数r为 | D.模型Ⅳ:相关系数r为0.53 |
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解题方法
2 . 随着新高考改革,高中阶段学生选修分为物理方向和历史方向,为了判断学生选修物理方向和历史方向是否与性别有关,现随机抽取50名学生,得到如下列联表:
(1)计算a,b,c的值;
(2)问是否有95%的把握认为选修物理方向和历史方向与性别有关?
附:,.
物理方向 | 历史方向 | 总计 | |
男生 | 13 | a | 23 |
女生 | 7 | 20 | 27 |
总计 | b | c | 50 |
(2)问是否有95%的把握认为选修物理方向和历史方向与性别有关?
附:,.
0.25 | 0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
1.323 | 2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
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名校
解题方法
3 . 某运动服饰公司对产品研发的年投资额(单位:十万元)与年销售量(单位:万件)的数据进行统计,整理后得到如下统计表:
(1)求和的样本相关系数(精确到0.01),并推断和的线性相关程度;(若,则线性相关程度很强;若,则线性相关程度一般;若,则线性相关程度很弱)
(2)求年销售量关于年投资额的回归直线方程,并据此预测年投资额为60万元时的年销售量.
参考数据:.
参考公式:相关系数;
回归直线方程中,.
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
35 | 40 | 50 | 55 | 70 |
(2)求年销售量关于年投资额的回归直线方程,并据此预测年投资额为60万元时的年销售量.
参考数据:.
参考公式:相关系数;
回归直线方程中,.
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名校
4 . 具有线性相关关系的变量的样本数据如下:
其回归直线方程为,则回归直线经过( )
-2 | -4 | -6 | -8 | |
17.4 | 13 | 8.2 | 5 |
A.第一、二、三象限 | B.第二、三、四象限 |
C.第一、二、四象限 | D.第一、三、四象限 |
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解题方法
5 . 某城市理论预测2015年到2019年人口总数与年份的关系如下表所示
(1)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合;
(2)求出关于的线性回归方程;
(3)据此估计2021年该城市人口总数.
参考公式:相关系数,对于一组具有线性相关关系的数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为.
年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
时间代号 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
人口总数(十万) | 5 | 7 | 8 | 11 | 19 |
(2)求出关于的线性回归方程;
(3)据此估计2021年该城市人口总数.
参考公式:相关系数,对于一组具有线性相关关系的数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为.
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6 . 四个小动物换座位,开始是鼠、猴、兔、猫分别坐1,2,3,4号位子上(如图),第一次前后排动物互换座位,第二次左右列动物互换座位,…,这样交替进行下去,那么第2021次互换座位后,小兔的座位对应的是( )
A.编号1 | B.编号2 | C.编号3 | D.编号4 |
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7 . 某工程的工序流程图如图(工时单位:天),现已知工程总时数为10天,则工序所需工时数为______ 天.
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8 . 在中,角的对边分别是,且,求证:角为锐角.
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解题方法
9 . 已知复数,(i为虚数单位).
(1)求;
(2)若,求实数的值.
(1)求;
(2)若,求实数的值.
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名校
10 . 已知变量和之间的关系可以用模型来拟合.设,若根据样本数据计算可得,且与的线性回归方程为,则_______ .(参考数据:)
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