2020高三·全国·专题练习
1 . x和y的散点图如图所示，则下列说法中①x，y是负相关关系；②在该相关关系中，若用
拟合时的相关指数为
，用
拟合时的相关指数为
则
；③x，y之间不能建立线性回归方程；所有正确命题的序号为________ .
拟合时的相关指数为，用拟合时的相关指数为则；③x，y之间不能建立线性回归方程；所有正确命题的序号为
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2020-01-22更新
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436次组卷
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5卷引用：考点15 成对数据的统计相关性 2024届高考数学考点总动员【练】
（已下线）考点15 成对数据的统计相关性 2024届高考数学考点总动员【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 第三练 能力提升拔高（已下线）专题10.3 变量间的相关关系与统计案例（讲）【理】-《2020年高考一轮复习讲练测》（已下线）专题10.3 变量间的相关关系与统计案例（讲）【文】-《2020年高考一轮复习讲练测》（已下线）专题10.3 变量相关性与统计案例 （精讲） -2021年高考数学（理）一轮复习讲练测
22-23高二下·新疆喀什·期末
2 . 下列关于成对数据的统计说法错误的有（ ）
| A．当一个变量的值增加时，另一变量的相应值呈减少趋势，则称这两个变量负相关 |
| B．样本相关系数r的绝对值大小可以反映成对样本数据之间线性相关的程度 |
| C．通过分析残差可判断模型刻画数据的效果，及判断原始数据中是否存在可疑数据 |
D．决定系数 越大，模型的拟合效果越差 |
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21-22高二下·陕西榆林·期中
名校
3 . 下列说法错误的是（ ）
A．在回归直线方程 中，y与x具有负线性相关关系 |
| B．两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数的绝对值就越接近于1 |
C．在回归直线方程 中，当解释变量x每增加1个单位时，预报变量 平均增加 个单位 |
D．对分类变量 与 ，随机变量 的观测值 越大，则判断“与有关系”的把握程度越小 |
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2022-05-26更新
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695次组卷
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4卷引用：8.1.2 样本相关系数（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）8.1.2 样本相关系数（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）辽宁省鞍山市第一中学2023-2024学年高二下学期第三次月考数学试题陕西省榆林市第十中学2021-2022学年高二下学期期中理科数学试题陕西省安康市汉滨区七校联考2021-2022学年高二下学期期末理科数学试题
23-24高二下·全国·课前预习
4 . 判断正误，正确的写“正确”，错误的写“错误”．
（1）函数关系是一种确定关系，而相关关系是一种不确定关系．( )
（2）样本相关系数r越大，两变量的相关性越强．( )
（3）散点图可以直观地分析出两个变量是否具有相关性．( )
（4）若变量x，y满足函数关系，则这两个变量线性相关．( )
（5）两个变量的相关关系是一种确定的关系( )
（6）当一个变量的值增加时，另一个变量的值随之减少，则称这两个变量负相关.( )
（7）一般地，样本容量越大，用样本相关系数估计两个变量的相关系数的效果越好.( )
（8）统计活动中，分析数据时通常用统计图表计算数据的数据特征．( )
（9）在一定范围内，农作物的产量与施肥量之间的关系是相关关系．( )
（1）函数关系是一种确定关系，而相关关系是一种不确定关系．
（2）样本相关系数r越大，两变量的相关性越强．
（3）散点图可以直观地分析出两个变量是否具有相关性．
（4）若变量x，y满足函数关系，则这两个变量线性相关．
（5）两个变量的相关关系是一种确定的关系
（6）当一个变量的值增加时，另一个变量的值随之减少，则称这两个变量负相关.
（7）一般地，样本容量越大，用样本相关系数估计两个变量的相关系数的效果越好.
（8）统计活动中，分析数据时通常用统计图表计算数据的数据特征．
（9）在一定范围内，农作物的产量与施肥量之间的关系是相关关系．
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23-24高二上·全国·课后作业
5 . 判断正误(正确的填“正确”，错误的填“错误”)
(1)在调查小学生身高的过程中，发现年龄与身高具有线性相关关系．( )
(2)散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域，对于两个变量的这种相关关系为正相关．( )
(3)相关系数r越小，两个变量之间的线性相关性越弱．( )
(4)若相关系数r＞0，则两个随机变量负相关．( )
(1)在调查小学生身高的过程中，发现年龄与身高具有线性相关关系．
(2)散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域，对于两个变量的这种相关关系为正相关．
(3)相关系数r越小，两个变量之间的线性相关性越弱．
(4)若相关系数r＞0，则两个随机变量负相关．
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6 . 以下是关于散点图和线性回归的判断，其中正确命题的序号是______ （选出所有正确的结论）
①若散点图中的点的分布从整体上看大致在一条直线附近，则这条直线为回归直线；
②利用回归直线，我们可以进行预测.若某人37岁，我们预测他的体内脂肪含量在
附近，则这个是对年龄为37岁的人群中的大部分人的体内脂肪含量所做出的估计；
③若散点图中点散布的位置是从左下角到右上角的区域，则两个变量的这种相关为负相关；
④若散点图中点散布的位置是从左上角到右下角的区域，则两个变量的这种相关为正相关.
①若散点图中的点的分布从整体上看大致在一条直线附近，则这条直线为回归直线；
②利用回归直线，我们可以进行预测.若某人37岁，我们预测他的体内脂肪含量在
附近，则这个是对年龄为37岁的人群中的大部分人的体内脂肪含量所做出的估计；③若散点图中点散布的位置是从左下角到右上角的区域，则两个变量的这种相关为负相关；
④若散点图中点散布的位置是从左上角到右下角的区域，则两个变量的这种相关为正相关.
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2020-03-04更新
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280次组卷
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3卷引用：8.1.1变量的相关关系练习
