组卷网 > 章节选题 > 1.1 回归分析的基本思想及其初步应用
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解析
| 共计 72 道试题
1 . 2023年9月23日—10月8日,亚运会在杭州举行,“碳中和”是本届亚运会一大亮点.为了打造碳中和亚运会,杭州亚运会上线了“亚运碳中和-减污降碳协同”数字化管理平台.该平台将数字化技术运用到碳排放采集、核算、减排、注销、评价管理全流程,探索建立了一套科学完整的碳排放管理体系.值此机会,某家公司重点推出新型品牌新能源汽车,以下是其中五个月的销售单:
2023月份56789
月份代码12345
新能源车销售(万辆)1.62.12.73.74.6
(1)根据表中数据,求出关于的线性回归方程;
(2)随着亚运会的火热,新能源汽车也会一直持续下去,试估计2023年12月份该公司出售多少辆新能源汽车?
参考公式: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公式分别为.
2024-02-05更新 | 227次组卷 | 3卷引用:江西省九江市2023-2024学年高二上学期期末考试数学试题
2 . 关于的一组样本数据的散点图中,所有样本点均在直线上,则这组样本数据的样本相关系数为(       
A.-2B.-1C.1D.2
2024-02-04更新 | 408次组卷 | 4卷引用:江西省鹰潭市2023-2024学年高二上学期期末数学试题
3 . 关于概率统计,下列说法中正确的是(       
A.两个变量xy的线性相关系数为r,若r越大,则xy之间的线性相关性越强
B.某人解答5个问题,答对题数为X,若,则
C.若一组样本数据,2,3,…,n)的样本点都在直线上,则这组数据的相关系数r为0.56
D.已知,若,则
2024-01-26更新 | 323次组卷 | 2卷引用:江西省赣州市2023-2024学年高二上学期期末考试数学试题
4 . 某学校校医研究温差(℃)与本校当天新增感冒人数y(人)的关系,该医生记录了5天的数据,且样本中心点为.由于保管不善,记录的5天数据中有两个数据看不清楚,现用代替,已知,则下列结论正确的是(    )

x

5

6

8

9

12

y

17

m

25

n

35

A.在确定的条件下,去掉样本点,则样本的相关系数r增大
B.在确定的条件下,经过拟合,发现基本符合线性回归方程,则
C.在确定的条件下,经过拟合,发现基本符合线性回归方程,则当时,残差为
D.事件“”发生的概率为
2024-01-26更新 | 479次组卷 | 5卷引用:江西省上饶市广丰区大千艺术学校2023-2024学年高二上学期期末数学试题
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单选题 | 较易(0.85) |
5 . 已知变量关于的回归方程为,若对两边取自然对数,可以发现线性相关.现有一组数据如下表所示:

1

2

3

4

5

则当时,预测的值为(       
A.B.C.D.
2024-01-25更新 | 1210次组卷 | 4卷引用:江西省上饶市北大邦实验学校2023-2024学年高二上学期期末质量检测数学试题
6 . 已知在特定的时期内某人在一个月内每天投入的体育锻炼时间(分钟)与一个月内减轻的体重(斤)的一组数据如表所示:
3040506070
一个月内减轻的体重与每天投入的体育锻炼时间之间具有较强的线性相关关系,其线性回归直线方程是,据此模型估计当此人在一个月内每天投入的体育锻炼时间为90分钟时,该月内减轻的体重约为(       
A.B.C.D.
2024-01-22更新 | 212次组卷 | 5卷引用:江西省上饶市沙溪中学2023-2024学年高二上学期期末数学试题
7 . 对于样本相关系数,下列说法错误的是(  )
A.可以用来判断成对样本数据相关的正负性
B.可以是正的,也可以是负的
C.样本相关系数越大,成对样本数据的线性相关程度也越高
D.取值范围是
2024-01-21更新 | 345次组卷 | 4卷引用:江西省吉安市新干中学2023-2024学年高一上学期期末模拟数学试题
8 . 某学校一同学研究温差(单位:℃)与本校当天新增感冒人数(单位:人)的关系,该同学记录了5天的数据:
568912
1620252836
由上表中数据求得温差与新增感冒人数满足经验回归方程,则下列结论不正确的是(       
A.有正相关关系B.经验回归直线经过点
C.D.时,残差为0.2
2024-01-19更新 | 777次组卷 | 7卷引用:江西省上饶艺术学校2023-2024学年高二上学期期末数学试题
9 . 对两个具有线性相关关系的变量xy进行统计时,得到一组数据,通过这组数据求得回归直线方程为,则m的值为(       
A.3B.5C.5.2D.6
10 . 某地区实行社会主义新农村建设后,农村的经济收入明显增加,根据统计得到从2015年至2021年农村居民家庭收入y(单位:万元)的数据,其数据如下表:

年份

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

年份代号t

1

2

3

4

5

6

7

农村居民家庭收入y

3.9

4.3

4.6

5.4

5.8

6.2

6.9

附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
参考数据:
(1)求y关于t的线性回归方程;
(2)根据(1)中的回归方程,分析2015年至2021年该地区农村居民家庭收入的变化情况,并预测该地区2024年农村居民家庭收入.
共计 平均难度:一般