名校
1 . 为了建设社会主义新农村,近年来某城关镇积极招商引资,加快经济建设,使居民收入得到了较大的提高.已知该城关镇2016年至2020年(用,2,3,4,5表示年份)的居民人均收入y(万元)的数据如下表:
由此得到y关于x的经验回归方程为,则可以预测2021年该城关镇居民人均收入为______ 万元.
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 12 | 15 | 19 | 24 | 30 |
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2 . 某食品研究部门为了解一种酒品的储藏年份与芳香度之间的相关关系,在市场上收集到了一部分不同年份的该酒品,并测定了其芳香度(如下表).
年份 | ||||||
芳香度 |
由最小二乘法得到线性回归方程,但不小心在检测后滴到表格上一滴检测液,污损了一个数据,请你推断该数据为
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2023-09-03更新
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119次组卷
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3卷引用:江西省部分学校2023-2024学年高二上学期12月月考数学试题
江西省部分学校2023-2024学年高二上学期12月月考数学试题北师大版(2019) 选修第一册 数学奇书 学业评价(四十六) 相关系数 成对数据的线性相关性分析(已下线)第八章 成对数据的统计分析(知识归纳+题型突破)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(沪教版2020选择性必修第二册)
3 . 某商场为了了解毛衣的月销售量(件)与月平均气温(℃)之间的关系,随机统计了某个月的月销售量与当月平均气温,其数据如下表:
由表中数据算出线性回归方程中的,气象部门预测下个月的平均气温约为℃,据此估计该商场下个月毛衣销售量约为__________ 件.
月平均气温x() | 17 | 13 | 8 | 2 |
销售量y(件) | 24 | 33 | 40 | 55 |
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名校
4 . 下列四个命题中为真命题的是_________ .(写出所有真命题的序号)
①若随机变量服从二项分布,则其方差;
②若随机变量服从正态分布,且,则;
③已知一组数据的方差是3,则的方差也是3;
④对具有线性相关关系的变量,其线性回归方程为,若样本点的中心为,则实数的值是4;
①若随机变量服从二项分布,则其方差;
②若随机变量服从正态分布,且,则;
③已知一组数据的方差是3,则的方差也是3;
④对具有线性相关关系的变量,其线性回归方程为,若样本点的中心为,则实数的值是4;
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2023-08-06更新
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316次组卷
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2卷引用:四川省绵阳市南山中学实验学校2024届高三上学期1月月考数学(理)试题
名校
5 . 某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表:
根据上表已得回归方程为,表中一数据模糊不清,请推算该数据的值为________ .
广告费x/万元 | 1.8 | 2.2 | 3 | 5 |
销售额y/万元 | 12 | ■ | 28 | 40 |
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名校
6 . 下列命题中,正确的命题有___________ (将所有正确的序号写在横线上).
①回归直线恒过样本点的中心;
②将一组数据的每个数据都加一个相同的常数后,方差不变;
③用相关指数来刻画回归效果,越接近0,说明模型的拟合效果越好;
④用等距系统抽样法从160名学生中抽取容量为20的样本,将160名学生从1~160编号,按编号顺序平均分成20组(1~8号,9~16号,…,153~160号),若第16组抽出的号码为126,则第一组中用抽签法确定的号码为6号.
①回归直线恒过样本点的中心;
②将一组数据的每个数据都加一个相同的常数后,方差不变;
③用相关指数来刻画回归效果,越接近0,说明模型的拟合效果越好;
④用等距系统抽样法从160名学生中抽取容量为20的样本,将160名学生从1~160编号,按编号顺序平均分成20组(1~8号,9~16号,…,153~160号),若第16组抽出的号码为126,则第一组中用抽签法确定的号码为6号.
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名校
7 . 已知一组成对数据如表所示.
若该组数据的回归方程为,则______ .
18 | 13 | 10 | ||
24 | 34 | 38 |
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名校
解题方法
8 . 某公司对2023年月份公司的盈利情况进行了数据统计,结果如表所示,利用线性回归分析思想,预测出2023年12月份的利润为万元,则关于的线性回归方程为________ .
月份 | 1 | 2 | 3 | 4 |
利润/万元 | 5 | 6 | 8 |
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名校
9 . 已知、的对应值如下表所示:
若与线性相关,且回归直线方程为,则_______ .
0 | 2 | 4 | 6 | 8 | |
1 | 11 |
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2023-06-20更新
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108次组卷
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2卷引用:江西省赣州市六校联盟2022-2023学年高二下学期5月联合测评数学试题
名校
10 . 已知呈线性相关的变量与的部分数据如表所示:若其回归直线方程是,则______ .
2.8 | 4.4 | 5 | 5.6 | 7.2 | |
3.5 | 5.5 | 7 | 8 |
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