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解析
| 共计 116 道试题
22-23高二下·江苏·课后作业
单选题 | 容易(0.94) |
1 . 某医学科研所对人体脂肪含量与年龄这两个变量研究得到一组随机样本数据,运用Excel软件计算得为人的年龄,为人体脂肪含量).对年龄为37岁的人来说,下面说法正确的是(  )
A.年龄为岁的人体内脂肪含量一定为
B.年龄为岁的人体内脂肪含量约为
C.年龄为岁的人群中的体内脂肪含量平均为
D.年龄为岁的人群中的大部分人的体内脂肪含量约为
2023-08-19更新 | 83次组卷 | 2卷引用:专题24 变量的相关性与线性回归方程(重点突围)-【学霸满分】2022-2023学年高二数学下学期重难点专题提优训练(苏教版2019选择性必修第二册)
22-23高二下·江苏·课后作业
单选题 | 容易(0.94) |
2 . 已知变量xy之间具有线性关系,其散点图如图所示,则其线性回归方程可能为(  )

   

A.=1.5x+2B.=-1.5x+2
C.=1.5x-2D.=-1.5x-2
2023-08-19更新 | 120次组卷 | 3卷引用:专题24 变量的相关性与线性回归方程(重点突围)-【学霸满分】2022-2023学年高二数学下学期重难点专题提优训练(苏教版2019选择性必修第二册)
22-23高二下·江苏·课后作业
单选题 | 容易(0.94) |

3 . 在下列所示的四个图中,每个图的两个变量具有线性相关关系的图是(  )

A.   B.   
C.   D.   
2023-08-19更新 | 120次组卷 | 2卷引用:专题24 变量的相关性与线性回归方程(重点突围)-【学霸满分】2022-2023学年高二数学下学期重难点专题提优训练(苏教版2019选择性必修第二册)
4 . 已知变量yx之间具有线性相关关系,根据变量xy的相关数据,计算得y关于x的线性回归方程为(       
附:回归方程中的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
A.B.
C.D.
2023-03-10更新 | 947次组卷 | 9卷引用:9.1.2线性回归方程(1)
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5 . 党的二十大报告提出全面推进乡村振兴.为振兴乡村经济,某市一知名电商平台决定为乡村的特色产品开设直播带货专场.该特色产品的热卖黄金时段为2023年2月1至4月1日,为了解直播的效果和关注度,该电商平台统计了已直播的2023年2月1日至2月5日时段的相关数据,这5天的第天到该电商平台专营店购物人数(单位:万人)的数据如下表:

日期

2月1日

2月2日

2月3日

2月4日

2月5日

x

1

2

3

4

5

人数y(单位:万人)

75

84

93

98

100

依据表中的统计数据,该电商平台直播黄金时间的天数与到该电商平台专营店购物的人数(单位:万人)具有较强的线性相关关系,经计算得,到该电商平台专营店购物人数与直播天数的线性回归方程为.请预测从2023年2月1日起的第38天到该专营店购物的人数(单位:万人)为(       
A.312B.313C.314D.315
2023-03-09更新 | 1098次组卷 | 8卷引用:9.1.2线性回归方程(1)
6 . 下表为某外来生物物种入侵某河流生态后的前3个月繁殖数量y(单位:百只)的数据,通过相关理论进行分析,知可用回归模型yt的关系进行拟合,则根据该回归模型,预测第6个月该物种的繁殖数量为(       

个月

1

2

3

繁殖数量

A.百只B.百只C.百只D.百只
2023-02-09更新 | 1063次组卷 | 4卷引用:9.1.2线性回归方程(2)
7 . 下表为某外来生物物种入侵某河流生态后的前3个月繁殖数量y(单位:百只)的数据,通过相关理论进行分析,知可用回归模型y=e1+ataR)对yt的关系进行拟合,则根据该回归模型,预测从第(       )个月开始该物种的繁殖数量超过5000只(参考数据:e3≈20.09,e4≈54.60)
个月123
繁殖数量
A.4B.5C.6D.7
2023-02-09更新 | 384次组卷 | 5卷引用:9.1.2线性回归方程(2)
8 . 已知变量xy的统计数据如表:

x

1

2

3

4

5

y

5

5

6

6

8

根据上表可得回归直线方程,据此可以预测当时,       ).
A.9.2B.9.5C.9.9D.10.1
2023-01-06更新 | 434次组卷 | 5卷引用:9.1.2线性回归方程(1)
9 . 某微生物科研团队为了研究某种细菌的繁殖情况,工作人员配制了一种适合该细菌繁殖的营养基质用以培养该细菌,通过相关设备以及分析计算后得到:该细菌在前3个小时的细菌数与时间(单位:小时,且)满足回归方程(其中为常数),若,且前3个小时的部分数据如下表:

1

2

3

3个小时后,向该营养基质中加入某种细菌抑制剂,分析计算后得到细菌数与时间(单位:小时,且)满足关系式:,在时刻,该细菌数达到最大,随后细菌个数逐渐减少,则的值为(       
A.4B.C.5D.
2022-10-03更新 | 1277次组卷 | 9卷引用:9.1.2线性回归方程(2)
10 . 某社区医院统计了该社区在夏季某4天患肠道感染类疾病的人数与平均气温(℃)的数据如下表,由表中数据算得线性回归方程中的,预测当平均气温为35℃时,该社区患肠道感染类疾病的人数为(       
平均气温(℃)22262932
患肠道感染类疾病的人数12252756
A.57B.59C.61D.65
2023-02-03更新 | 145次组卷 | 4卷引用:9.1.2线性回归方程(1)
共计 平均难度:一般