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解析
| 共计 217 道试题
1 . 近年来,我国众多新能源汽车制造企业迅速崛起.某企业着力推进技术革新,利润稳步提高.统计该企业2019年至2023年的利润(单位:亿元),得到如图所示的散点图.其中2019年至2023年对应的年份代码依次为1,2,3,4,5.

(1)根据散点图判断,哪一个适宜作为企业利润y(单位:亿元)关于年份代码x的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)根据(1)中的判断结果,建立y关于x的回归方程;
(3)根据(2)的结果,估计2024年的企业利润.
参考公式及数据;

2 . 如图是我国2015年至2023年岁及以上老人人口数(单位:亿)的折线图,

注:年份代码分别对应年份.
(1)由折线图看出,可用线性回归模型拟合的关系,请用相关系数(结果精确到)加以说明;
(2)建立关于的回归方程(系数精确到),并预测2024年我国岁及以上老人人口数(单位:亿).
参考数据:.
参考公式:相关系数,若,则有较强的线性相关性.
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:.
7日内更新 | 595次组卷 | 1卷引用:湖南省长沙市第一中学2024届高三下学期模拟试卷(二)数学试题
3 . 下列说法正确的是(       
A.某校高一年级共有男女学生500人,现按性别采用分层抽样的方法抽取容量为50人的样本,若样本中男生有30人,则该校高一年级女生人数是200
B.数据1,3, 4,5,7,9,11,16的第75百分位数为10
C.线性回归方程中,若线性相关系数越大,则两个变量的线性相关性越强
D.根据分类变量的成对样本数据,计算得到,根据小概率值的独立性检验,可判断有关联,此推断犯错误的概率不大于0.05
2024-05-21更新 | 623次组卷 | 2卷引用:湖南省怀化市2023-2024学年高三下学期第二次模拟考试数学试题
4 . 下列结论中正确的有(       
A.若随机变量满足,则
B.若随机变量,且,则
C.若线性相关系数越接近1,则两个变量的线性相关性越强
D.数据40,27,32,30,38,54,31,50的第50百分位数为32
2024-05-11更新 | 1586次组卷 | 3卷引用:湖南省长沙市第一中学2024届高考适应性演练(三)数学试题
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5 . 下列说法中,正确的是(       
A.设有一个经验回归方程为,变量增加1个单位时,平均增加2个单位
B.已知随机变量,若,则
C.两组样本数据.若已知,则
D.已知一系列样本点的经验回归方程为,若样本点的残差相等,则
2024-05-06更新 | 2261次组卷 | 3卷引用:湖南师范大学附属中学2023-2024学年高三下学期第一次模拟数学试卷
6 . 中国雪乡哈尔滨的看雪最佳时间在11月中旬到次年的2月上旬,某旅游公司设计了一款冰雪文创产品.试营销以来,这款冰雪文创产品定价(单位:元)与销量(单位:万件)的数据如下表所示:
产品定价(单位:元)99.51010.511
销量(单位:万件)1110865
则下列结论正确的是(       
参考公式:.
参考数据:.
A.产品定价的平均值是10元
B.产品定价与销量存在正相关关系
C.产品定价与销量满足一元线性回归模型
D.产品定价与销量的相关系数
2024-05-01更新 | 716次组卷 | 1卷引用:湖南省衡阳市名校联考联合体2024届高三高考考前仿真联考一数学试题
7 . 对具有线性相关关系的变量xy有一组观测数据,其经验回归方程为,且,则相应于点的残差为______
2024-04-19更新 | 604次组卷 | 2卷引用:湖南省长沙市湖南师范大学附属中学2023-2024学年高二下学期第一次大练习数学试题
8 . 对两个变量进行回归分析,得到一组样本数据,下列统计量的数值能够刻画其经验回归方程的拟合效果的是(       
A.平均数B.相关系数C.决定系数D.方差
2024-04-19更新 | 1513次组卷 | 4卷引用:湖南省九校联盟2024届高三下学期第二次联考数学试题
9 . 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
2024-04-11更新 | 369次组卷 | 2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
10 . 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

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

(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:.
共计 平均难度:一般