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解析
| 共计 61 道试题
1 . 假设某设备的使用年限x(年)和所支出的维修费用y(万元)有如下的统计资料:
x23456
y2.23.85.56.57.0

(1)yx之间的线性回归方程;
(2)当使用年限为10年时,估计维修费用是多少?
2023-08-02更新 | 44次组卷 | 1卷引用:第七章 统计案例能力提升单元测试卷
2 . 某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究,他们分别记录了12月1日至12月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数,得到如下资料:
日期12月
1日
12月
2日
12月
3日
12月
4日
12月
5日
温差X/℃101113128
发芽数Y/颗2325302616


该农科所确定的研究方案是:先从这五组数据中选取2组,用剩下的3组数据求线性回归方程,再对被选取的2组数据进行检验.
(1)求选取的2组数据恰好是不相邻2天数据的概率;
(2)若选取的是12月1日与12月5日的两组数据,请根据12月2日至12月4日的数据,求出Y关于X的线性回归方程
(3)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2颗,则认为得到的线性回归方程是可靠的,试问(2)中所得的线性回归方程是否可靠?
2023-06-30更新 | 121次组卷 | 15卷引用:第三章 统计案例(能力提升)-2020-2021学年高二数学单元测试定心卷(北师大版选修2-3)
3 . 根据如下样本数据,得到的线性回归方程为,则(       

x

2

3

4

5

6

y

4

2.5

A.B.C.D.
11-12高二下·河南鹤壁·阶段练习
4 . 足球是世界普及率最高的运动,我国大力发展校园足球.为了解本地区足球特色学校的发展状况,社会调查小组得到如下统计数据:
年份x20142015201620172018
足球特色学校y(百个)0.300.601.001.401.70
(1)根据上表数据,计算yx的相关系数r,并说明yx的线性相关性强弱.
(已知:,则认为yx线性相关性很强;,则认为yx线性相关性一般;,则认为yx线性相关性较弱):
(2)求y关于x的线性回归方程,并预测A地区2020年足球特色学校的个数(精确到个).
参考公式和数据:
2022-09-13更新 | 451次组卷 | 32卷引用:第07章:统计案例(B卷提升篇)-2020-2021学年高二数学下学期同步单元AB卷(苏教版)
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5 . 某次测量发现一组数据()具有较强的相关关系,并计算得到线性回归方程,其中数据()书写不清楚,若该数据对应的随机误差(随机误差=观测值﹣估计值)的绝对值不大于0.5,则的取值范围为(       
A.B.C.D.
2021-12-14更新 | 153次组卷 | 1卷引用:苏教版(2019) 选修第二册 名师精选 第九章 统计
6 . 对两个变量进行回归分析,得到一组样本数据:,…,则下列说法不正确的是(       
A.任何一组成对数据都可以用曲线来拟合
B.由样本数据得到的回归直线必过点
C.若求得的线性回归方程为中,则当变量增加个单位时,平均减少个单位
D.变量之间的线性相关程度越强,其相关系数的绝对值越接近
7 . 随着智能手机的普及,使用手机上网成为了人们日常生活的一部分,很多消费者对手机流量的需求越来越大,某通信公司为了更好地满足消费者对流量的需求,准备推出一款流量包该通信公司选了5个城市(总人数、经济发展情况、消费能力等方面比较接近)采用不同的定价方案作为试点,经过一个月的统计,发现该流量包的定价(单位:元/月)和购买人数(单位:万人)的关系如下表:

x

30

35

40

45

50

y

18

14

10

8

5

(1)根据表中的数据,运用相关系数进行分析说明,是否可以用线性回归模型拟合的关系?并指出是正相关还是负相关.
(2)①求出关于的回归方程;
②若该通信公司在一个类似于试点的城市中将这款流量包的价格定为25元/月,请用所求回归方程预测该市一个月内购买该流量包的人数能否超过20万人.
参考数据:
2021-12-13更新 | 339次组卷 | 1卷引用:苏教版(2019) 选修第二册 名师精选 第九章 统计
8 . 下表提供了某厂进行技术改造后生产产品过程中记录的产量x(单位:t)与相应的生产能耗y(单位:t标准煤)的几组对应数据:

x

3

4

5

6

y

2.5

3

4

4.5

(1)请画出表中数据的散点图,并求出y关于x的线性回归方程
(2)已知该厂技术改造前产品的生产能耗为标准煤,试根据(1)中求出的线性回归方程,预测该厂技术改造后产品的生产能耗比技术改造前降低了多少t标准煤.
9 . 某兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数多少之间的关系,他们分别到气象局与某医院抄录了1〜6月份每月10日的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数,得到如下资料:

日期

1月10日

2月10日

3月10日

4月10日

5月10日

6月10日

昼夜温差x/℃

10

11

13

12

8

6

就诊人数y/个

22

25

29

26

16

12

该兴趣小组确定的研究方案是:先从这6组数据中选取2组,用剩下的4组数据求线性回归方程,再用被选取的2组数据进行检验.
(1)若选取的是1月与6月的两组数据,请根据2〜5月份的数据,求出y关于x的线性回归方程
(2)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过2人,则认为得到的线性回归方程是理想的.问:该小组所得线性回归方程是否理想?
10 . 某单位通过对数据的统计与分析得知,日用电量y(单位:度)与当天平均气温x(单位:℃)之间线性相关,且线性回归方程为.据此可以预测,当平均气温为时,日用电量的度数约为______
2021-12-06更新 | 329次组卷 | 3卷引用:苏教版(2019) 选修第二册 名师导学 第九章 本章测试
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