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解析
| 共计 140 道试题
1 . 某地经过多年的环境治理,已将荒山改造成了绿水青山.为估计一林区某种树木的总材积量,随机选取了10棵这种树木,测量每棵树的根部横截面积(单位:)和材积量(单位:),得到如下数据:
样本号i12345678910总和
根部横截面积0.040.060.040.080.080.050.050.070.070.060.6
材积量0.250.400.220.540.510.340.360.460.420.403.9
并计算得
(1)估计该林区这种树木平均一棵的根部横截面积与平均一棵的材积量;
(2)求该林区这种树木的根部横截面积与材积量的样本相关系数(精确到0.01);
(3)现测量了该林区所有这种树木的根部横截面积,并得到所有这种树木的根部横截面积总和为.已知树木的材积量与其根部横截面积近似成正比.利用以上数据给出该林区这种树木的总材积量的估计值.
附:相关系数
2022-06-07更新 | 45445次组卷 | 61卷引用:福建省三明第一中学2022-2023学年高二下学期期中考试数学试题
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 | 4195次组卷 | 18卷引用:福建省”德化一中、永安一中、漳平一中“三校协作2023届高三适应性考试数学试题
3 . 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 | 3594次组卷 | 16卷引用:福建省厦门市2023届高三下学期第二次质量检测数学试题
4 . 下列命题错误的是(       
A.两个随机变量的线性相关性越强,相关系数的绝对值越接近于
B.设,且,则
C.线性回归直线一定经过样本点的中心
D.随机变量,若,则
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5 . 对四组数据进行统计,获得以下散点图,关于其相关系数的比较,正确的是(       

A.B.
C.D.
2022-07-25更新 | 2065次组卷 | 75卷引用:福建省三明市尤溪县第五中学等两校2021-2022学年高二下学期期中联考数学试题
6 . 以下说法正确的是(       
A.89,90,91,92,93,94,95,96,97的第75百分位数为95
B.具有相关关系的两个变量xy的一组观测数据,由此得到的线性回归方程为,回归直线至少经过点中的一个点
C.相关系数r的绝对值越接近于1,两个随机变量的线性相关性越强
D.已知随机事件AB满足,且,则事件AB不互斥
2023-03-28更新 | 1916次组卷 | 8卷引用:福建省永春第一中学2022-2023学年高二下学期期末考试数学试题
7 . 对两个变量进行回归分析,得到一组样本数据:,则下列说法中不正确的是       
A.由样本数据得到的线性回归方程必过样本点的中心
B.残差平方和越小的模型,拟合的效果越好
C.用相关指数来刻画回归效果,的值越小,说明模型的拟合效果越好
D.若变量之间的相关系数,则变量之间具有线性相关关系
2023-01-31更新 | 1912次组卷 | 51卷引用:福建省莆田第一中学2020-2021学年高二下学期期中考试数学试题
8 . 中国在第75届联合国大会上承诺,将采取更加有力的政策和措施,力争于2030年之前使二氧化碳的排放达到峰值,努力争取2060年之前实现碳中和(简称“双碳目标”),此举展现了我国应对气候变化的坚定决心,预示着中国经济结构和经济社会运转方式将产生深刻变革,极大促进我国产业链的清洁化和绿色化.新能源汽车、电动汽车是重要的战略新兴产业,对于实现“双碳目标”具有重要的作用.为了解某一地区电动汽车销售情况,一机构根据统计数据,用最小二乘法得到电动汽车销量(单位:万台)关于(年份)的线性回归方程为,且销量的方差为,年份的方差为.
(1)求的相关系数,并据此判断电动汽车销量与年份的相关性强弱;
(2)该机构还调查了该地区90位购车车主的性别与购车种类情况,得到的数据如下表:
性别购买非电动汽车购买电动汽车总计
男性39645
女性301545
总计692190
依据小概率值的独立性检验,能否认为购买电动汽车与车主性别有关;
(3)在购买电动汽车的车主中按照性别进行分层抽样抽取7人,再从这7人中随机抽取3人,记这3人中,男性的人数为,求的分布列和数学期望.
①参考数据:
②参考公式:(i)线性回归方程:,其中
(ii)相关系数:,若,则可判断线性相关较强.
iii,其中.附表:
2022-12-03更新 | 3757次组卷 | 14卷引用:福建省三明市教研联盟校2023届高三上学期期中联考数学试题
9 . 某服装生产商为了解青少年的身高和体重的关系,在15岁的男生中随机抽测了10人的身高和体重,数据如下表所示:
编号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

身高/cm

165

168

170

172

173

174

175

177

179

182

体重/kg

55

89

61

65

67

70

75

75

78

80

由表中数据制作成如下所示的散点图:

由最小二乘法计算得到经验回归直线的方程为,相关系数为,决定系数为;经过残差分析确定为离群点(对应残差过大),把它去掉后,再用剩下的9组数据计算得到经验回归直线的方程为,相关系数为,决定系数为.则以下结论中正确的有(       
A.B.
C.D.
2023-03-16更新 | 1841次组卷 | 6卷引用:福建省厦门第一中学2022-2023学年高二下学期6月月考数学试题
10 . 某企业新研发了一种产品,产品的成本由原料成本及非原料成本组成.每件产品的非原料成本(元)与生产该产品的数量(千件)有关,经统计得到如下数据:
x12345678
y56.53122.7517.815.9514.51312.5
根据以上数据绘制了散点图观察散点图,两个变量间关系考虑用反比例函数模型和指数函数模型分别对两个变量的关系进行拟合.已求得用指数函数模型拟合的回归方程为x的相关系数.

(1)用反比例函数模型求y关于x的回归方程;
(2)用相关系数判断上述两个模型哪一个拟合效果更好(精确到0.001),并用其估计产量为10千件时每件产品的非原料成本;
(3)根据企业长期研究表明,非原料成本y服从正态分布,用样本平均数作为的估计值,用样本标准差s作为的估计值,若非原料成本y之外,说明该成本异常,并称落在之外的成本为异样成本,此时需寻找出现异样成本的原因.利用估计值判断上述非原料成本数据是否需要寻找出现异样成本的原因?
参考数据(其中):
0.340.1151.531845777.55593.0630.70513.9
参考公式:对于一组数据,其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:,相关系数.
2022-01-17更新 | 2629次组卷 | 11卷引用:福建省厦门双十中学2023届高三热身考试数学试题
共计 平均难度:一般