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解析
| 共计 304 道试题
1 . 云计算是信息技术发展的集中体现,近年来,我国云计算市场规模持续增长.已知某科技公司2018年至2022年云计算市场规模数据,且市场规模y与年份代码x的关系可以用模型(其中e为自然对数的底数)拟合,设,得到数据统计表如下:

年份

2018年

2019年

2020年

2021年

2022年

年份代码x

1

2

3

4

5

云计算市场规模y/千万元

7.4

11

20

36.6

66.7

2

2.4

3

3.6

4

由上表可得经验回归方程,则2025年该科技公司云计算市场规模y的估计值为(       
A.B.C.D.
2023-04-13更新 | 3089次组卷 | 18卷引用:4.2 一元线性回归模型(同步练习)-【素养提升—课时练】2022-2023学年高二数学湘教版选择性必修第二册检测 (提高篇)
2 . 某兴趣小组研究光照时长x(h)和向日葵种子发芽数量y(颗)之间的关系,采集5组数据,作如图所示的散点图.若去掉后,下列说法正确的是(       
A.相关系数r变小B.决定系数变小
C.残差平方和变大D.解释变量x与预报变量y的相关性变强
2023-04-06更新 | 5026次组卷 | 19卷引用:4.1 成对统计数据的相关性(同步练习)-【素养提升—课时练】2022-2023学年高二数学湘教版选择性必修第二册检测 (基础篇)
3 . 已知建筑地基沉降预测对于保证施工安全,实现信息化监控有着重要意义.某工程师建立了四个函数模型来模拟建筑地基沉降随时间的变化趋势,并用相关指数、误差平方和、均方根值三个指标来衡量拟合效果.相关指数越接近1表明模型的拟合效果越好,误差平方和越小表明误差越小,均方根值越小越好.依此判断下面指标对应的模型拟合效果最好的是(       ).
A.

相关指数

误差平方和

均方根值

0.949

5.491

0.499

B.

相关指数

误差平方和

均方根值

0.933

4.179

0.436

C.

相关指数

误差平方和

均方根值

0.997

1.701

0.141

D.

相关指数

误差平方和

均方根值

0.997

2.899

0.326

2023-04-01更新 | 1038次组卷 | 8卷引用:4.1 成对统计数据的相关性(同步练习)-【素养提升—课时练】2022-2023学年高二数学湘教版选择性必修第二册检测 (提高篇)
4 . 已知某个样本点中的变量xy线性相关,相关系数,则在以为坐标原点的坐标系下的散点图中,大多数的点都落在第________象限.
2023-03-18更新 | 471次组卷 | 7卷引用:4.1 成对统计数据的相关性(同步练习)-【素养提升—课时练】2022-2023学年高二数学湘教版选择性必修第二册检测 (基础篇)
5 . 某收费(手机应用程序)自上架以来,凭借简洁的界面设计、方便的操作方式和强大的实用功能深得用户的喜爱.该所在的公司统计了用户一个月月租减免的费用(单位:元)及该月对应的用户数量(单位:万人),得到如下数据表格:
用户一个月月租减免的费用(元)34567
用户数量(万人)11.11.51.92.2
已知线性相关.
(1)求关于的线性回归方程();
(2)求的相关系数(精确到0.01).
参考公式:相关系数,对于一组具有线性相关关系的数据,2,n),其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为
2023-03-15更新 | 620次组卷 | 6卷引用:9.1.2线性回归方程(1)
单选题 | 较易(0.85) |
名校
6 . 以模型去拟合一组数据时,为了求出回归方程,设,将其变换后得到经验回归方程,则的值分别是(       
A.B.C.D.
2023-03-13更新 | 1056次组卷 | 7卷引用:9.1.2线性回归方程(1)
7 . 某高中生参加社会实践活动,对某公司1月份至5月份销售的某种配件的销售量及销售单价进行了调查,销售单价和销售量之间的一组数据如下表所示:
月份12345
销售单价99.51010.511
销售量1110865
(1)由上表数据知,可用线性回归模型拟合的关系,请用相关系数加以说明;(精确到0.01)
(2)求出关于的线性回归方程;
(3)预计在今后的销售中,销售量与销售单价仍然服从(2)中的关系,如果该种配件的成本是2.5元/件,那么该种配件的销售单价应定为多少元才能获得最大利润?(注:利润销售收入成本)
参考公式:相关系数,线性回归方程的斜率和截距的最小二乘法估计分别为.
参考数据:
8 . 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18.45亿户,成为全球主要经济体中首个实现“物超人”的国家.右图是2018-2022年移动物联网连接数W与年份代码t的散点图,其中年份2018-2022对应的t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0.01),并推断它们的相关程度;
(2)(i)假设变量x与变量Yn对观测数据为(x1y1),(x2y2),…,(xnyn),两个变量满足一元线性回归模型   (随机误差).请推导:当随机误差平方和Q取得最小值时,参数b的最小二乘估计.
(ii)令变量,则变量x与变量Y满足一元线性回归模型利用(i)中结论求y关于x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
2023-03-07更新 | 3981次组卷 | 16卷引用:9.1.2线性回归方程(2)
9 . 如图是近十年来全国城镇人口、乡村人口随年份变化的折线图(数据来自国家统计局).根据该折线图判断近十年的情况,下列说法错误的是(       
A.城镇人口与年份成正相关
B.乡村人口与年份的样本相关系数接近1
C.城镇人口逐年增长量大致相同
D.可预测乡村人口仍呈下降趋势
2023-03-04更新 | 662次组卷 | 13卷引用:9.1.1变量的相关性(1)
10 . 已知关于变量xy的4组数据如表所示:

x

6

8

10

12

y

a

10

6

4

根据表中数据计算得到xy之间的线性回归方程为xy之间的相关系数为r(参考公式:),则(       
A.B.变量xy正相关C.D.
2023-02-19更新 | 595次组卷 | 7卷引用:9.1.2线性回归方程(2)
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