20-21高二·江苏·课后作业
1 . 在某校高一年级中随机抽取25名男生,测得他们的身高、体重、臂展等数据,如表所示.
体重与身高、臂展与身高分别具有怎样的相关性?
编号 | 身高/ | 体重/ | 臂展/ | 编号 | 身高/ | 体重/ | 臂展/ |
1 | 173 | 55 | 169 | 14 | 166 | 66 | 161 |
2 | 179 | 71 | 170 | 15 | 176 | 61 | 166 |
3 | 175 | 52 | 172 | 16 | 176 | 49 | 165 |
4 | 179 | 62 | 177 | 17 | 175 | 60 | 173 |
5 | 182 | 82 | 174 | 18 | 169 | 48 | 162 |
6 | 173 | 63 | 166 | 19 | 184 | 86 | 189 |
7 | 180 | 55 | 174 | 20 | 169 | 58 | 164 |
8 | 170 | 81 | 169 | 21 | 182 | 54 | 170 |
9 | 169 | 54 | 166 | 22 | 171 | 58 | 164 |
10 | 177 | 54 | 176 | 23 | 177 | 61 | 173 |
11 | 177 | 59 | 170 | 24 | 173 | 58 | 165 |
12 | 178 | 67 | 174 | 25 | 173 | 51 | 169 |
13 | 174 | 56 | 170 |
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20-21高二·江苏·课后作业
解题方法
2 . 某种产品的广告费支出x与销售额y之间有如下对应数据:
(1)画出散点图;
(2)求出线性回归方程.
元 | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
元 | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
(2)求出线性回归方程.
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2021-12-06更新
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141次组卷
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3卷引用:9.1线性回归分析
20-21高二·江苏·课后作业
3 . 充气不足或过于膨胀会增加轮胎磨损,并减少行驶里程.对一种新型轮胎在不同压力下的行驶里程进行测试,数据如下表:
(1)画出散点图;
(2)求出相关系数;
(3)将散点图与相关系数进行比照分析,并作出适当解释.
压力 | 里程 | 压力 | 里程 |
30 | 29.5 | 33 | 37.6 |
30 | 30.2 | 34 | 37.7 |
31 | 32.1 | 34 | 36.1 |
31 | 34.5 | 35 | 33.6 |
32 | 36.3 | 35 | 34.2 |
32 | 35.0 | 36 | 26.8 |
33 | 38.2 | 36 | 27.4 |
(2)求出相关系数;
(3)将散点图与相关系数进行比照分析,并作出适当解释.
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2021-12-06更新
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198次组卷
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3卷引用:9.1线性回归分析
4 . 有人收集了某城市居民年收入(即所有居民在一年内收入的总和)与商品销售额的年数据,如表.
表
画出散点图,判断成对样本数据是否线性相关,并通过样本相关系数判断居民年收入与商品销售额的相关程度和变化趋势的异同.
表
第年 | ||||||||||
居民年收入/亿元 | ||||||||||
商品销售额/万元 |
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20-21高二·江苏·课后作业
解题方法
5 . 每立方米混凝土的水泥用量x(单位:kg)与28天后混凝土的抗压强度y(单位:)之间有如下对应数据:
(1)画出散点图;
(2)求出线性回归方程.
x | 150 | 160 | 170 | 180 | 190 | 200 |
y | 56.9 | 58.3 | 61.1 | 64.6 | 68.1 | 71.3 |
x | 210 | 220 | 230 | 240 | 250 | 260 |
y | 74.1 | 77.4 | 80.2 | 82.6 | 86.4 | 89.7 |
(2)求出线性回归方程.
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115次组卷
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3卷引用:9.1线性回归分析
20-21高二·江苏·课后作业
解题方法
6 . 某工厂在某年里每月产品的总成本y(单位:万元)与月产量x(单位:万件)之间有如下一组数据:
(1)画出散点图;
(2)求相关系数;
(3)求出线性回归方程.
x | 1.08 | 1.12 | 1.19 | 1.28 | 1.36 | 1.48 | 1.59 | 1.68 | 1.80 | 1.87 | 1.98 | 2.07 |
y | 2.25 | 2.37 | 2.40 | 2.55 | 2.64 | 2.75 | 2.92 | 3.03 | 3.14 | 3.26 | 3.36 | 3.50 |
(2)求相关系数;
(3)求出线性回归方程.
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190次组卷
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3卷引用:9.1线性回归分析
20-21高二·江苏·课后作业
名校
解题方法
7 . 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:
(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.
x | 3 | 4 | 5 | 6 |
y | 2.5 | 3 | 4 | 4.5 |
(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.
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469次组卷
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4卷引用:9.2独立性检验
20-21高二·江苏·课后作业
8 . 下面的表里是统计学家安斯库姆(F. Anscombe)所提供的4组数据.这四组数据的线性相关系数非常接近,均约等于0.8161,它们的线性回归方程也基本一致,均可表示为.
数据组A
数据组B
数据组C
数据组D
(1)这四组数据的线性相关程度真的如此一致吗?
(2)对哪个(些)组的数据,可以用回归直线来预测时的y值?
(3)分别对四组数据提出自己的见解.
数据组A
x | 10 | 8 | 13 | 9 | 11 | 14 | 6 | 4 | 12 | 7 | 5 |
y | 8.04 | 6.95 | 7.58 | 8.81 | 8.33 | 9.96 | 7.24 | 4.26 | 10.84 | 4.82 | 5.68 |
x | 10 | 8 | 13 | 9 | 11 | 14 | 6 | 4 | 12 | 7 | 5 |
y | 9.14 | 8.14 | 8.74 | 8.77 | 9.26 | 8.10 | 6.13 | 3.10 | 9.13 | 7.26 | 4.74 |
x | 10 | 8 | 13 | 9 | 11 | 14 | 6 | 4 | 12 | 7 | 5 |
y | 7.46 | 6.77 | 12.74 | 7.11 | 7.81 | 8.84 | 6.08 | 5.39 | 8.15 | 6.42 | 5.73 |
x | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 | 19 |
y | 6.58 | 5.76 | 7.71 | 8.84 | 8.47 | 7.04 | 5.25 | 5.56 | 7.91 | 6.89 | 12.50 |
(2)对哪个(些)组的数据,可以用回归直线来预测时的y值?
(3)分别对四组数据提出自己的见解.
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2021-12-06更新
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240次组卷
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4卷引用:9.2独立性检验
20-21高一·江苏·课后作业
名校
9 . 在一次数学建模活动中,某同学采集到如下一组数据:
以下四个函数模型(a,b为待定系数)中,最能反映y与x的函数系的是( )
x | 0 | 1 | 2 | 3 | ||
y | 0.24 | 0.51 | 1 | 2.02 | 3.98 | 8.02 |
A. | B. | C. | D. |
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2021-11-23更新
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498次组卷
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9卷引用:第八章本章测试
(已下线)第八章本章测试广东省中山市第一中学2021-2022学年高一上学期第二次统测(期中)数学试题(已下线)9.1.2线性回归方程(1)(已下线)2020年高考全国1数学理高考真题变式题1-5题广东省广州市天河区2021-2022学年高一上学期期末数学试题人教B版(2019) 必修第二册 北京名校同步练习册 第四章 指数函数 对数函数与幂函数 4.5 函数的应用(Ⅱ)广东省广州市岭南画派纪念中学2022-2023学年高一上学期期末数学试题苏教版(2019)必修第一册课本习题第8章本章测试(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(6大题型)精练-2023-2024学年高二数学题型分类归纳讲与练(人教A版2019选择性必修第三册)
20-21高二·全国·课后作业
解题方法
10 . 人口问题是关乎国计民生的大问题.下表是1949~2016年中国的人口总数(摘自《中国统计年鉴2017》).
(1)画出散点图;
(2)建立总人口数关于年份的一元线性回归模型;
(3)直接用上面建立的回归模型预测2020年的中国人口总数,得到的结果合理吗?为什么?
年份 | 总人口/万人 | 年份 | 总人口万人 | 年份 | 总人口万人 |
1949 | 54167 | 1982 | 101654 | 2000 | 126743 |
1950 | 55196 | 1983 | 103008 | 2001 | 127627 |
1951 | 56300 | 1984 | 104357 | 2002 | 128453 |
1955 | 61465 | 1985 | 105851 | 2003 | 129227 |
1960 | 66207 | 1986 | 107507 | 200 | 129988 |
1965 | 72538 | 1987 | 109300 | 2005 | 130756 |
1970 | 82992 | 1988 | 111026 | 2006 | 131448 |
1971 | 85229 | 1989 | 112704 | 2007 | 132129 |
1972 | 87177 | 1990 | 114333 | 2008 | 132802 |
1973 | 89211 | 1991 | 115823 | 2009 | 133450 |
1974 | 90859 | 1992 | 117171 | 2010 | 134091 |
1975 | 92420 | 1993 | 118517 | 2011 | 134735 |
1976 | 93717 | 1994 | 119850 | 2012 | 135404 |
1977 | 94974 | 1995 | 121121 | 2013 | 136072 |
1978 | 96259 | 1996 | 122389 | 2014 | 136782 |
1979 | 97542 | 1997 | 123626 | 2015 | 137462 |
1980 | 98705 | 1998 | 124761 | 2016 | 138271 |
1981 | 100072 | 1999 | 125786 |
(2)建立总人口数关于年份的一元线性回归模型;
(3)直接用上面建立的回归模型预测2020年的中国人口总数,得到的结果合理吗?为什么?
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