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解析
| 共计 170 道试题
1 . 为了研发某种流感疫苗,某研究团队收集了10组抗体药物的摄入量与体内抗体数量的数据,并对这些数据作了初步处理,得到了如图所示的散点图及一些统计量的值,抗体药物摄入量为x(单位:mg),体内抗体数量为y(单位:AU/mL).根据散点图,可以得到回归直线方程为:.下列说法正确的是(       

A.回归直线方程表示体内抗体数量与抗体药物摄入量之间的线性相关关系
B.回归直线方程表示体内抗体数量与抗体药物摄入量之间的函数关系
C.回归直线方程可以精确反映体内抗体数量与抗体药物摄入量的变化趋势
D.回归直线方程可以用来预测摄入抗体药物后体内抗体数量的变化
7日内更新 | 267次组卷 | 1卷引用:湖南省衡阳市第八中学2024届高三下学期高考适应性练习数学试题
2 . 下列命题正确的是(       
A.若AB两组成对数据的样本相关系数分别为,则A组数据比B组数据的相关性较强
B.决定系数越大的模型,拟合的效果越好
C.回归直线至少会经过其中一个样本点
D.以模型去拟合某组数据时,为了求出回归方程,设,将其变换后得到线性方程,则ab的值分别为2,6
2024-04-15更新 | 243次组卷 | 1卷引用:湖南省长沙麓山国际实验学校2023-2024学年高二4月学情检测数学试题
3 . 下列结论正确的是(       
A.若随机变量满足,则
B.若随机变量,且,则
C.若样本数据,2,3,…,n)线性相关,则用最小二乘估计得到的经验回归直线经过该组数据的中心点
D.根据分类变量XY的成对样本数据,计算得到.依据的独立性检验(),可判断XY有关
2023-12-22更新 | 1062次组卷 | 4卷引用:湖南省长沙市雅礼中学2024届高三上学期月考数学试题(四)
4 . 某品牌手机商城统计了开业以来前5个月的手机销量情况如下表所示:

时间x

1

2

3

4

5

销售量y(千只)

0.5

0.7

1.0

1.2

1.6

yx线性相关,且线性回归方程为,则下列说法不正确的是(       
A.由题中数据可知,变量yx正相关
B.线性回归方程中,
C.时,残差为0.06
D.可以预测时,该商场手机销量约为1.81千只
2023-11-29更新 | 630次组卷 | 3卷引用:湖南省邵阳市双清区昭陵实验学校等多校联考2024届高三上学期11月月考数学试题
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5 . 假设关于某设备的使用年限(单位:年)和所支出的维修费用(单位:万元)的有关统计资料如表所示:
使用年限/年

2

3

4

5

6

维修费用/万元

2.2

3.8

5.5

6.5

7

(1)求线性回归方程
(2)估计当使用年限为10年时,维修费用是多少?
6 . 某社区为了丰富退休人员的业余文化生活,自2018年以来,始终坚持开展“悦读小屋读书活动”.下表是对2018年以来近5年该社区退休人员的年人均借阅量的数据统计:

年份

2018

2019

2020

2021

2022

年份代码

1

2

3

4

5

年人均借阅量(册)

16

22

28

(参考数据:)通过分析散点图的特征后,年人均借阅量关于年份代码的回归分析模型为,则2023年的年人均借阅量约为(       
A.31B.32C.33D.34
2023-09-03更新 | 538次组卷 | 3卷引用:湖南省长沙市名校2024届高三上学期8月第一次质量检测数学试题
7 . 下列命题中,正确的命题是(       
A.数据的第百分位数为
B.若经验回归方程为时,则变量负相关
C.对于随机事件,若,则相互独立
D.某小组调查名男生和名女生的成绩,其中男生成绩的平均数为,方差为;女生成绩的平均数为,方差为,则该人成绩的方差为
8 . 下列说法正确的有(       
A.相关系数越大,成对样本数据的线性相关程度越强
B.在一元线性回归模型中,若,则两个变量正相关
C.决定系数越大,则残差平方和越小,模型的拟合效果越好
D.若随机变量,且,则
9 . 以下说法正确的有(     )
A.经验回归直线至少经过样本点数据中的一个点
B.某医院住院的8位新冠患者的潜伏天数分别为10,3,8,3,2,18,7,4,则该样本数据的第三四分位数为9
C.已知,则
D.若随机变量,则取最大值的充分不必要条件是
10 . 气候变暖、干旱给蝗灾的发生创造了机会.已知蝗虫的产卵量与温度的关系可以用函数来拟合(其中为常数),设,得到一组数据如下表:

20

23

25

27

30

2

2.4

3

3

4.6

由上表可得线性回归方程:,则       
A.B.C.3D.
2023-07-05更新 | 61次组卷 | 1卷引用:湖南省益阳市桃江县2022-2023学年高二下学期期末数学试题
共计 平均难度:一般