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解题方法
1 . 某社区居民2013年至2019年人均收入(万元)的统计数据如下表:
已知变量具有线性相关关系.
(1)求关于的线性回归方程;
(2)利用(1)中的线性回归方程,分析2013年至2019年该社区居民人均收入的变化情况,并预测该社区居民2020年的人均收入.
附参考公式:线性回归方程 .
年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
人均收入 | 2.9 | 3.3 | 3.6 | 4.4 | 4.8 | 5.2 | 5.9 |
(1)求关于的线性回归方程;
(2)利用(1)中的线性回归方程,分析2013年至2019年该社区居民人均收入的变化情况,并预测该社区居民2020年的人均收入.
附参考公式:线性回归方程 .
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2 . 已知之间的回归直线方程为,且变量的数据如表所示,则下列说法正确的是( )
6 | 8 | 10 | 12 | |
6 | 3 | 2 |
A.变量之间呈负相关关系 | B.的值等于5 |
C.变量之间的相关系数 | D.该回归直线必过点 |
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解题方法
3 . 某农业大学组织部分学生进行作物栽培试验,由于土壤相对贫瘠,前期作物生长较为缓慢,为了增加作物的生长速度,达到预期标准,小明对自己培育的一株作物使用了营养液,现统计了使用营养液十天之内该作物的高度变化
(1)观察散点图可知,天数与作物高度之间具有较强的线性相关性,用最小二乘法求出作物高度关于天数的线性回归方程(其中用分数表示);
(2)小明测得使用营养液后第22天该作物的高度为,请根据(1)中的结果预测第22天该作物的高度的残差.
参考公式:.参考数据:.
天数x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
作物高度y/cm | 9 | 10 | 10 | 11 | 12 | 13 | 13 | 14 | 14 | 14 |
(2)小明测得使用营养液后第22天该作物的高度为,请根据(1)中的结果预测第22天该作物的高度的残差.
参考公式:.参考数据:.
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今日更新
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1492次组卷
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5卷引用:华大新高考联盟2024届高三4月教学质量测评文科数学试题(老教材全国卷)
华大新高考联盟2024届高三4月教学质量测评文科数学试题(老教材全国卷)华大新高考联盟2024届高三4月教学质量测评理科数学试题(老教材全国卷)河南省信阳市第一高级中学(华大新高考联盟)2024届高三4月教学质量测评数学试题湖北省华中师范大学第一附属中学、湖南省湖南师范大学附属中学等三校2024届高三下学期4月模拟考试(二模)数学试卷(已下线)8.2.1一元线性回归模型+8.2.2一元线性回归模型 第二练 强化考点训练
解题方法
4 . 为了研究y关于x的线性相关关系,收集了5组样本数据(见下表):
若已求得一元线性回归方程为,则下列选项中正确的是( )
x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
y | 0.5 | 0.9 | 1 | 1.1 | 1.5 |
A. |
B.当时,y的预测值为2.2 |
C.样本数据y的第40百分位数为1 |
D.去掉样本点后,x与y的样本相关系数r不会改变 |
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5 . 为了研究小滑块在平面上的运动,测量得到如下一组数据:
这组数据的线性回归方程经过点,则______ .
时间(s) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
位移(cm) | 1.8 | 3.6 | 5.3 | 7.1 | 8.8 | 10.4 | 12.0 |
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解题方法
6 . 随着移动互联网和直播带货技术的发展,直播带货已经成为一种热门的销售方式,特别是商家通过展示产品,使顾客对商品有更全面的了解.下面统计了某新手开启直播带货后从6月份到10月份每个月的销售量(万件)的数据,得到如图所示的散点图.其中6月份至10月份相应的代码为,如:表示6月份.(1)根据散点图判断,模型①与模型②哪一个更适宜作为月销售量关于月份代码的回归方程?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)(i)根据(1)的判断结果,建立关于的回归方程;(计算结果精确到0.01)
(ⅱ)根据结果预测12月份的销售量大约是多少万件?
参考公式与数据:, ,,其中.
(2)(i)根据(1)的判断结果,建立关于的回归方程;(计算结果精确到0.01)
(ⅱ)根据结果预测12月份的销售量大约是多少万件?
参考公式与数据:, ,,其中.
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7 . 已知由样本数据点集合,求得的回归直线方程为,且,现发现两个数据点和误差较大,剔除后重新求得的回归直线的斜率为1.2,则( )
A.变量与具有负相关关系 | B.剔除后不变 |
C.剔除后的回归方程为 | D.剔除后相应于样本点的残差为0.05 |
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8 . 为了提高学生参加体育锻炼的积极性,某校本学期依据学生特点针对性的组建了五个特色运动社团,学校为了了解学生参与运动的情况,对每个特色运动社团的参与人数进行了统计,其中一个特色运动社团开学第1周至第5周参与运动的人数统计数据如表所示.
若表中数据可用回归方程来预测,则本学期第11周参与该特色运动社团的人数约为______ .(精确到整数)
周次 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
参与运动的人数 | 35 | 36 | 40 | 39 | 45 |
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解题方法
9 . 某城市理论预测2015年到2019年人口总数与年份的关系如下表所示
(1)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合;
(2)求出关于的线性回归方程;
(3)据此估计2021年该城市人口总数.
参考公式:相关系数,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分别为.
年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 |
时间代号 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
人口总数(十万) | 5 | 7 | 8 | 11 | 19 |
(2)求出关于的线性回归方程;
(3)据此估计2021年该城市人口总数.
参考公式:相关系数,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分别为.
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10 . 已知具有线性相关的两个变量之间的一组数据如表:
且回归方程为,则当时,的预测值为( )
-2 | -1 | 1 | 2 | 3 | |
24 | 36 | 40 | 48 | 56 |
A.59.5 | B.60.5 | C.61.5 | D.62.5 |
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