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解析
| 共计 21 道试题
1 . 某学校数学学习兴趣小组利用信息技术手段探究两个数值变量xy之间的线性关系,随机抽取8个样本点,……,,由于操作过程的疏忽,在用最小二乘法求经验回归方程时只输入了前6组数据,得到的线性回归方程为,其样本中心为.后来检查发现后,输入8组数据得到的新的经验回归方程为,新的样本中心为,已知,则(       
A.新的样本中心仍为
B.新的样本中心为
C.两个数值变量xy具有正相关关系
D.
2023-09-01更新 | 281次组卷 | 2卷引用:安徽省江淮十校2024届高三第一次联考数学试题
2 . 某学习小组用计算机软件对一组数据进行回归分析,甲同学首先求出经验回归方程,样本点的中心为.乙同学对甲的计算过程进行检查,发现甲将数据误输成,数据误输成,将这两个数据修正后得到经验回归方程,则实数       
A.B.C.D.
2023-08-20更新 | 262次组卷 | 2卷引用:安徽省合肥第一中学2022-2023学年高二下学期期末联考数学试题
3 . 根据变量的一组试验数据计算可得,回归直线方程为,则可以预测当时,变量的估计值为(       
A.29B.30C.31D.32
2023-08-03更新 | 103次组卷 | 1卷引用:安徽省合肥市肥西县2022-2023学年高二下学期阶段性测试(期末)数学试题
4 . “绿色出行,低碳环保”已成为新的时尚,近几年国家相继出台了一系列的环保政策,在汽车行业提出了重点扶持新能源汽车的政策,为新能源汽车行业的发展开辟了广阔的前景.某公司对电动汽车进行生产投资,所获得的利润有如下统计数据:

年代

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

年份代码

1

2

3

4

5

6

7

利润(单位:百万元)

29

33

36

44

48

52

59

(1)请用相关系数说明:能用线性回归模型拟合的关系(精确到0.01);
(2)建立关于的回归方程,预测2024年该公司所获得的利润.
参考数据:
参考公式:相关系数
回归方程中,
2023-07-27更新 | 214次组卷 | 2卷引用:安徽省滁州市2022-2023学年高二下学期期末教学质量监测数学试题
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5 . 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
2023-07-16更新 | 522次组卷 | 2卷引用:安徽省定远中学2022-2023学年高二下学期6月第二次阶段性检测数学试卷
6 . 已知变量之间具有线性相关关系,根据15对样本数据求得经验回归方程为,若,则       
A.12B.19C.31D.46
2023-07-11更新 | 110次组卷 | 1卷引用:安徽省安庆、池州、铜陵三市2022-2023学年高二下学期联合期末检测数学试题
7 . 在研究成对数据的统计相关性时下列说法错误的是(       
A.样本相关系数为,则越大,成对样本数据的线性相关程度越强
B.用最小二乘法得到的经验回归方程一定经过样本点中心
C.用相关指数来刻画模型的拟合效果时,若越小,则相应模型的拟合效果越好
D.用残差平方和来刻画模型的拟合效果时,若残差平方和越小,则相应模型的拟合效果越好
8 . 据统计,某市一家新能源企业2022年近5个月的产值如下表:

月份

7月

8月

9月

10月

11月

月份代码x

1

2

3

4

5

产值y(亿元)

16

20

27

30

37

(1)根据上表数据,计算yx间的线性相关系数r,并说明yx的线性相关性的强弱;(结果保留两位小数,若,则认为yx线性相关性很强;若,则认为yx线性相关性不强.)
(2)求出y关于x的线性回归方程,并预测该企业什么时候的产值为67.6亿元.
参考公式:.
参考数据:.
9 . 移动物联网广泛应用于生产制造、公共服务、个人消费等领域.截至2022年底,我国移动物联网连接数达亿户,成为全球主要经济体中首个实现“物超人”的国家.下图是2018-2022年移动物联网连接数与年份代码的散点图,其中年份2018-2022对应的分别为1~5.

(1)根据散点图推断两个变量是否线性相关.计算样本相关系数(精确到),并推断它们的相关程度;
(2)求关于的经验回归方程,并预测2024年移动物联网连接数.
附:样本相关系数
10 . 2023年3月5日,国务院总理李克强在政府工作报告中指出“着力扩大消费和有效投资.面对需求不足甚至出现收缩,推动消费尽快恢复.帮扶旅游业发展.围绕补短板、调结构、增后劲扩大有效投资.”某旅游公司为确定接下来五年的发展规划,对2013~2022这十年的国内旅客人数作了初步处理,用分别表示第年的年份代号和国内游客人数(单位:百万人次),得到下面的表格与散点图.
年份2013201420152016201720182019202020212022
年份代码x12345678910
国内游客数y3262361139904432500055426006287932462530

(1)2020年~2022年疫情特殊时期,旅游业受到重挫,现剔除这三年的数据,再根据剩余样本数据,2,3,…,7)建立国内游客人数关于年份代号的一元线性回归模型;
(2)2023年春节期间旅游市场繁荣火爆,预计2023年国内旅游人数约4550百万人次,假若2024年∼2027年能延续2013年∼2019年的增长势头,请结合以上信息预测2027年国内游客人数.
附:回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
参考数据:
2023-04-19更新 | 1833次组卷 | 3卷引用:安徽省定远中学2023届高三下学期4月第三次检测数学试卷
共计 平均难度:一般