23-24高三上·湖南邵阳·阶段练习
1 . 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:
若y与x线性相关,且线性回归方程为,则下列说法不正确的是( )
时间x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销售量y(千只) | 0.5 | 0.7 | 1.0 | 1.2 | 1.6 |
A.由题中数据可知,变量y与x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 |
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23-24高三上·云南昆明·阶段练习
解题方法
2 . 云南省统计局发布《全省旅游业发展情况(2015-2022年)》报告,其中2015年至2022年游客总人数y(单位:亿人次)的数据如下表:
为了预测2023年云南省游客总人数,根据2015年至2022年游客总人数y的数据建立线性回归模型一,得到回归方程:,但由于受到2020年疫情影响,估计预测不准确,若用2015年至2019年数据建立线性回归模型二,得到回归方程:
(1)根据和预测2023年云南省游客总人数(预测数据精确到0.1);
(2)为了检验两种模型的预测效果,对两种模型作残差分析得到:
模型一:总偏差平方和,残差平方和;
模型二:总偏差平方和,残差平方和,
用来比较模型一与模型二的拟合效果(精确到0.001);
(3)根据2020年至2022年游客总人数y的数据建立线性回归模型三,求回归方程,并根据预测2023年云南省游客总人数(预测数据精确到0.1).
参考公式:,,,.
年份 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
游客总人数y | 3.3 | 4.3 | 5.7 | 6.9 | 8.1 | 5.3 | 6.5 | 8.4 |
(1)根据和预测2023年云南省游客总人数(预测数据精确到0.1);
(2)为了检验两种模型的预测效果,对两种模型作残差分析得到:
模型一:总偏差平方和,残差平方和;
模型二:总偏差平方和,残差平方和,
用来比较模型一与模型二的拟合效果(精确到0.001);
(3)根据2020年至2022年游客总人数y的数据建立线性回归模型三,求回归方程,并根据预测2023年云南省游客总人数(预测数据精确到0.1).
参考公式:,,,.
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2023-10-07更新
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327次组卷
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5卷引用:第八章 成对数据的统计分析(单元重点综合测试)(19题新结构)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(人教A版2019选择性必修第三册)
(已下线)第八章 成对数据的统计分析(单元重点综合测试)(19题新结构)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)第三节 成对数据的统计分析(第一课时)(核心考点集训)一轮复习点点通(已下线)第02讲 8.2 一元线性回归模型及其应用(知识清单+6类热点题型精讲+强化分层精练)-【帮课堂】2023-2024学年高二数学同步学与练(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用——课后作业(巩固版)云南省昆明市第二十四中学2024届高三上学期月考数学试题(一)
22-23高二下·江西南昌·阶段练习
名校
解题方法
3 . 如图是某采矿厂的污水排放量(单位:吨)与矿产品年产量(单位:吨)的折线图:(1)依据折线图计算相关系数(精确到0.01),并据此判断是否可用线性回归模型拟合与的关系?(若,则线性相关程度很高,可用线性回归模型拟合)
(2)若可用线性回归模型拟合与的关系,请建立关于的线性回归方程,并预测年产量为10吨时的污水排放量.
相关公式,
参考数据:.回归方程中,.
(2)若可用线性回归模型拟合与的关系,请建立关于的线性回归方程,并预测年产量为10吨时的污水排放量.
相关公式,
参考数据:.回归方程中,.
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2023-09-10更新
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227次组卷
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5卷引用:8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计(分层作业)-【上好课】2022-2023学年高二数学同步备课系列(人教A版2019选修第三册)
(已下线)8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计(分层作业)-【上好课】2022-2023学年高二数学同步备课系列(人教A版2019选修第三册)江西省南昌县莲塘第一中学2022-2023学年高二下学期3月月考数学试题甘肃省白银市会宁县第四中学2022-2023学年高二下学期第一次月考数学试题湖南省邵阳市邵东市第四中学2022-2023学年高二下学期期中数学试题(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用——课后作业(巩固版)
2023·河北衡水·一模
名校
解题方法
4 . 某新能源汽车生产公司,为了研究某生产环节中两个变量之间的相关关系,统计样本数据得到如下表格:
由表格中的数据可以得到与的经验回归方程为,据此计算,下列选项中残差的绝对值最小的样本数据是( )
A. | B. |
C. | D. |
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2023-09-01更新
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1798次组卷
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7卷引用:专题8.2 一元线性回归模型及其应用【七大题型】-2023-2024学年高二数学举一反三系列(人教A版2019选择性必修第三册)
(已下线)专题8.2 一元线性回归模型及其应用【七大题型】-2023-2024学年高二数学举一反三系列(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)考点巩固卷23 统计与统计案例(十大考点)(已下线)第02讲 成对数据的统计分析(五大题型)(讲义)(已下线)第五篇 专题9 逆袭90分综合模拟训练(九)(已下线)第三节 成对数据的统计分析(第一课时)一轮复习点点通(已下线)专题13 统计与随机变量及其分布小题综合河北衡水中学2023届高三一模数学试题
22-23高二下·江苏·单元测试
解题方法
5 . 暑期社会实践中,某数学兴趣小组调查了某地家庭人口数x与每天对生活必需品的消费y的情况,得到的数据如下表:
(1)利用相关系数r判断y与x是否线性相关;
(2)根据上表提供的数据,求出y关于x的线性回归方程.
x/人 | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
y/元 | 20 | 30 | 50 | 50 | 70 |
(2)根据上表提供的数据,求出y关于x的线性回归方程.
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22-23高二下·江苏·单元测试
解题方法
6 . 为预测某种产品的回收率y,需要研究它和原料有效成分含量x之间的相关关系,现取了8组观察值.计算知,,,,则y关于x的线性回归方程是________________ (精确到0.01).
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7 . 在一次试验中,当变量x的值取1,2,3,4时,变量y的值分别为2,3,4,5,则y与x的回归直线方程为( )
A. | B. |
C. | D. |
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2023-08-13更新
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118次组卷
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6卷引用: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
(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(已下线)专题8.5 成对数据的统计分析全章十一大基础题型归纳(基础篇)-2023-2024学年高二数学举一反三系列(人教A版2019选择性必修第三册)河南省济源英才学校2022-2023学年高二下学期4月质量检测数学试卷河南省济源市英才学校2022-2023学年高二下学期期中考试数学试题(已下线)8.2.2 一元线性回归模型参数的最小二乘估计(第1课时)(分层作业)-【上好课】高二数学同步备课系列(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)模块一 专题1 《线性回归与相关性和独立性检验》(北师大版高二期中)A基础卷
22-23高二下·江西赣州·期末
解题方法
8 . 节能降耗是企业的生存之本,树立一种“点点滴滴降成本,分分秒秒增效益”的节能意识,以最好的管理,来实现节能效益的最大化,为此某国企进行节能降耗技术改造,下面是该国企节能降耗技术改造后连续五年的生产利润:
预测第10年该国企的生产利润约为( )
(参考公式)
年号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年生产利润y(单位千万元) | 0.7 | 0.8 | 1 | 1.1 | 1.4 |
(参考公式)
A.1.85 | B.2.02 | C.2.19 | D.2.36 |
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22-23高二下·甘肃庆阳·期末
解题方法
9 . 在某产品表面进行腐蚀刻线试验,得到腐蚀深度y与腐蚀时间x之间相应的一组观察值如下表:
(1)画出表中数据的散点图;
(2)求y对x的回归直线方程;
(3)试预测腐蚀时间为100s时腐蚀深度是多少?(可用计算器)
参考数据:,
参考公式:.
5 | 10 | 15 | 20 | 30 | 40 | 50 | 60 | 70 | 90 | 120 | |
6 | 10 | 10 | 13 | 16 | 17 | 19 | 23 | 25 | 29 | 46 |
(2)求y对x的回归直线方程;
(3)试预测腐蚀时间为100s时腐蚀深度是多少?(可用计算器)
参考数据:,
参考公式:.
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22-23高二下·河南安阳·期末
解题方法
10 . 2023年“五一”假期之前,“淄博烧烤”话题持续火热,并吸引了全国各地的关注,有网友梳理了淄博烧烤热度不减的原因:第一,城市烟火气的回归,来一场说走就走的烧烤之旅,是老百姓追求美好生活需求的集中释放;第二,淄博市政府出台了一系列“保姆式服务”,包括开通高铁烧烤专列、定制公交专线、绘制烧烤地图等;第三,规范管理,维护市场秩序,确保每一位消费者的合法权益.济南某大型烧烤店效仿淄博成功经验,采取烧烤回馈顾客活动,并利用抖音和美团APP进行了大力宣传,取得了良好效果,下表是该烧烤店统计的从2022年12月到2023年4月,五个月的销售收入.
若y关于x的经验回归方程为,则下列说法错误的是( )
附:相关系数,线性回归方程的斜率与截距的最小二乘估计公式为,.
参考数据:,,.
2022年12月至2023年4月 | 12 | 1 | 2 | 3 | 4 |
月份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
销售收入/万元 | 8 | 12 | 17 | 22 | 26 |
附:相关系数,线性回归方程的斜率与截距的最小二乘估计公式为,.
参考数据:,,.
A.该大型烧烤店这5个月的销售收入的方差为42.4 |
B.销售收入y与月份代码x的样本相关系数约为0.999 |
C. |
D.预测该大型烧烤店5月份的销售收入约为29万元 |
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