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解析
| 共计 82 道试题
1 . 当前,人工智能技术以前所未有的速度迅猛发展,并逐步影响我们的方方面面,人工智能被认为是推动未来社会发展和解决人类面临的全球性问题的重要手段.某公司在这个领域逐年加大投入,以下是近年来该公司对产品研发年投入额(单位:百万元)与其年销售量y(单位:千件)的数据统计表.

1

2

3

4

5

6

1

1.5

3

6

12

(1)公司拟分别用①和②两种方案作为年销售量关于年投入额的回归分析模型,请根据已知数据,确定方案①和②的经验回归方程;(计算过程保留到小数点后两位,最后结果保留到小数点后一位)
(2)根据下表数据,用决定系数(只需比较出大小)比较两种模型的拟合效果哪种更好,并选择拟合精度更高的模型,预测年投入额为百万元时,产品的销售量是多少?

经验回归方程

残差平方和

参考公式及数据:
2024-02-20更新 | 1723次组卷 | 8卷引用:重庆市第一中学校2023-2024学年高三下学期2月开学考试数学试卷
2 . 混凝土的抗压强度x较容易测定,而抗剪强度y不易测定,工程中希望建立一种能由x推算y的经验公式,下表列出了现有的9对数据,分别为,…,

x

141

152

168

182

195

204

223

254

277

y

23.1

24.2

27.2

27.8

28.7

31.4

32.5

34.8

36.2

以成对数据的抗压强度x为横坐标,抗剪强度y为纵坐标作出散点图,如图所示.

(1)从上表中任选2个成对数据,求该样本量为2的样本相关系数r.结合r值分析,由简单随机抽样得到的成对样本数据的样本相关系数是否一定能确切地反映变量之间的线性相关关系?
(2)根据散点图,我们选择两种不同的函数模型作为回归曲线,根据一元线性回归模型及最小二乘法,得到经验回归方程分别为:①,②.经验回归方程①和②的残差计算公式分别为
(ⅰ)求
(ⅱ)经计算得经验回归方程①和②的残差平方和分别为,经验回归方程①的决定系数,求经验回归方程②的决定系数
附:相关系数,决定系数
2023-12-22更新 | 818次组卷 | 6卷引用:重庆市第八中学2024届高三高考适应性月考卷(四)数学试题
3 . 当前,新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,以区块链为代表的新一代信息技术迅猛发展,现收集某地近6年区块链企业总数量相关数据,如下表:
年份201720182019202020212022
编号123456
企业总数量(单位:百个)5078124121137352
(1)若用模型拟合的关系,根据提供的数据,求出的经验回归方程;
(2)为了促进公司间的合作与发展,区块链联合总部决定进行一次信息化技术比赛,邀请甲、乙、丙三家区块链公司参赛.比赛规则如下:①每场比赛有两个公司参加,并决出胜负;②每场比赛获胜的公司与未参加此场比赛的公司进行下一场的比赛;③在比赛中,若有一个公司首先获胜两场,则本次比赛结束,该公司获得此次信息化比赛的“优胜公司”.已知在每场比赛中,甲胜乙的概率为,甲胜丙的概率为,乙胜丙的概率为,若首场由甲乙比赛,求甲公司获得“优胜公司”的概率.
参考数据:,其中,
参考公式:对于一组数据,其经验回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为
2023-11-09更新 | 852次组卷 | 5卷引用:重庆市渝中区2024届高三上学期期中数学试题
4 . 某专营店统计了最近天到该店购物的人数和时间第天之间的数据,列表如下:

(1)由表中给出的数据,判断是否可用线性回归模型拟合人数与时间之间的关系?(若,则认为线性相关程度高,可用线性回归模型拟合;否则,不可用线性回归模型拟合.计算时精确到
(2)该专营店为了吸引顾客,推出两种促销方案:方案一,购物金额每满元可减元;方案二,购物金额超过元可抽奖三次,每次中奖的概率均为,且每次抽奖互不影响,中奖一次打折,中奖两次打折,中奖三次打折.某顾客计划在此专营店购买一件价值元的商品,请从实际付款金额的数学期望的角度分析,选哪种方案更优惠?
参考数据:.附:相关系数.
2023-11-07更新 | 994次组卷 | 11卷引用:重庆市九龙坡区育才中学校2024届高三上学期第三次联考复习数学试题
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5 . 某校20名学生的数学成绩和知识竞赛成绩如下表:
学生编号i12345678910
数学成绩100999693908885838077
知识竞赛成绩29016022020065709010060270
学生编号i11121314151617181920
数学成绩75747270686660503935
知识竞赛成绩4535405025302015105
计算可得数学成绩的平均值是,知识竞赛成绩的平均值是,并且.
(1)求这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的样本相关系数(精确到0.01);
(2)设,变量和变量的一组样本数据为,其中两两不相同,两两不相同.记中的排名是第位,中的排名是第位,.定义变量和变量的“斯皮尔曼相关系数”(记为)为变量的排名和变量的排名的样本相关系数.
(i)记.证明:
(ii)用(i)的公式求得这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的“斯皮尔曼相关系数”约为0.91,简述“斯皮尔曼相关系数”在分析线性相关性时的优势.
注:参考公式与参考数据.
.
2023-11-01更新 | 1307次组卷 | 11卷引用:重庆市北碚区西南大学附中2024届高三上学期11月模拟测试数学试题
6 . 在正常生产条件下,根据经验,可以认为化肥的有效利用率近似服从正态分布,而化肥施肥量因农作物的种类不同每亩也存在差异.
(1)假设生产条件正常,记表示化肥的有效利用率,求
(2)课题组为研究每亩化肥施用量与某农作物亩产量之间的关系,收集了10组数据,并对这些数据作了初步处理,得到了如图所示的散点图及一些统计量的值.其中每亩化肥施用量为(单位:公斤),粮食亩产量为(单位:百公斤)
   
参考数据:

650

91.5

52.5

1478.6

30.5

15

15

46.5

,2,.
(i)根据散点图判断,,哪一个适宜作为该农作物亩产量关于每亩化肥施用量的回归方程(给出判断即可,不必说明理由);
(ii)根据(i)的判断结果及表中数据,建立关于的回归方程;并预测每亩化肥施用量为27公斤时,粮食亩产量的值.
附:①对于一组数据,2,3,,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为
②若随机变量,则.
2023-08-18更新 | 997次组卷 | 6卷引用:重庆市第八中学校2023届高三下学期适应性月考(八)数学试题
7 . 党的二十大报告明确提出,要积极稳妥推进碳达峰碳中和,有计划分步骤实施碳达峰行动在国家“双碳”战略的指引下,某地相关部门出台了一系列支持新能源汽车产业发展的政策和购车优惠补贴,带动新能源汽车销量跑出“速度与激情”经调查统计,某新能源汽车公司的销售量逐步提高,如图所示,该新能源汽车公司在2023年1~5月份的销售量y(单位:万辆)与月份x的折线图.
       
(1)依据折线图计算xy的相关系数r,并推断它们的相关程度;
(2)请建立关于的经验回归方程,并预测2023年8月份的销售量.
参考数据及公式:相关系数
在经验回归方程中,
2023-07-03更新 | 136次组卷 | 1卷引用:重庆市部分区2022-2023学年高二下学期期末联考数学试题
8 . 第40届中国洛阳牡丹文化节以“花开洛阳、青春登场”为主题,紧扣“颠覆性创意、沉浸式体验、年轻化消费、移动端传播”,组织开展众多文旅项目,取得了喜人的成绩,使洛阳成为最热门的全国“网红打卡城市”之一.其中“穿汉服免费游园”项目火爆“出圈”,倍受广大游客喜爱,带火了以“梦里隋唐尽在洛邑”为主的汉服体验活动为了解汉服体验店广告支出和销售额之间的关系,在洛阳洛邑古城附近抽取7家汉服体验店,得到了广告支出与销售额数据如下:
体验店ABCDEFG
广告支出/万元3468111516
销售额/万元6101517233845
对进入G体验店的400名游客进行统计得知,其中女性游客有280人,女性游客中体验汉服的有180人,男性游客中没有体验汉服的有80人.
(1)请将下列2×2列联表补充完整,依据小概率值的独立性检验,能否认为体验汉服与性别有关联;
性别是否体验汉服合计
体验汉服没有体验汉服
180280
80
合计400
(2)设广告支出为变量x(万元),销售额为变量y(万元),根据统计数据计算相关系数r,并据此说明可用线性回归模型拟合yx的关系(若,则线性相关程度很强,可用线性回归模型拟合);
(3)建立y关于x的经验回归方程,并预测广告支出为18万元时的销售额(精确到0.1).
附:参考数据及公式:
相关系数
在线性回归方程中中,
0.050.010.001
3.8416.63510.828
2023-06-14更新 | 794次组卷 | 9卷引用:重庆市第八中学校2022-2023学年高二下学期7月调研数学试题
9 . 根据国家统计局统计,我国2018—2022年的新生儿数量如下:

年份编号

1

2

3

4

5

年份

2018

2019

2020

2021

2022

新生儿数量(单位:万人)

1523

1465

1200

1062

956

(1)由表中数据可以看出,可用线性回归模型拟合新生儿数量与年份编号的关系,请用相关系数说明相关关系的强弱;(,则认为线性相关性很强)
(2)建立关于的回归方程,并预测我国2025年的新生儿数量.
参考公式及数据:.
2023-06-09更新 | 308次组卷 | 1卷引用:重庆市第一中学2022-2023学年高二下学期期中数学试题

10 . 某校20名学生的数学成绩和知识竞赛成绩如下表:

学生编号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

数学成绩

100

99

96

93

90

88

85

83

80

77

知识竞赛成绩

290

160

220

200

65

70

90

100

60

270

学生编号

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

数学成绩

75

74

72

70

68

66

60

50

39

35

知识竞赛成绩

45

35

40

50

25

30

20

15

10

5

计算可得数学成绩的平均值是,知识竞赛成绩的平均值是,并且


(1)求这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的样本相关系数(精确到).
(2)设,变量和变量的一组样本数据为,其中两两不相同,两两不相同.记中的排名是第位,中的排名是第位,.定义变量和变量的“斯皮尔曼相关系数”(记为)为变量的排名和变量的排名的样本相关系数.

(i)记.证明:

(ii)用(i)的公式求这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的“斯皮尔曼相关系数”(精确到).


(3)比较(1)和(2)(ii)的计算结果,简述“斯皮尔曼相关系数”在分析线性相关性时的优势.

注:参考公式与参考数据.

2023-05-19更新 | 1037次组卷 | 5卷引用:重庆市江北区第十八中学2023-2024学年高三上学期11月检测(一)数学试题
共计 平均难度:一般