科研人员在对人体脂肪含量和年龄之间关系的研究中,获得了一些年龄和脂肪含量的样本数据,如下表:
根据上表的数据得到下图的散点图.
根据上表中的样本数据及其散点图,计算样本相关系数(精确到0.01),并描述它们的相关程度.
附:参考数据:,,,,.
参考公式:相关系数.
(年龄/岁) | 26 | 27 | 39 | 41 | 49 | 53 | 56 | 58 | 60 | 61 |
(脂肪 含量/%) | 14.5 | 17.8 | 21.2 | 25.9 | 26.3 | 29.6 | 31.4 | 33.5 | 35.2 | 34.6 |
根据上表中的样本数据及其散点图,计算样本相关系数(精确到0.01),并描述它们的相关程度.
附:参考数据:,,,,.
参考公式:相关系数.
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(已下线)8.1 成对数据的统计相关性(练习)-2022-2023学年高二数学同步精品课堂(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)第八章 成对数据的统计分析 讲核心 01人教A版(2019) 选修第三册 过关斩将 第八章 8.1.1变量的相关关系+8.1.2样本相关系数
更新时间:2022-04-18 19:27:14
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【推荐1】垃圾是人类日常生活和生产中产生的废弃物,由于排出量大,成分复杂多样,且具有污染性,所以需要无害化、减量化处理.某省为调查产生的垃圾数量,采用简单随机抽样的方法抽取20个县城进行了分析,得到样本数据,其中和分别表示第i个县城的人口(单位:万人)和该县年垃圾产生总量(单位:吨),并计算得:,,,,.
(1)求这20个县年垃圾产生总量的平均值;
(2)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合.(当时,与的相关关系较强,否则相关关系较弱.)
参考公式:相关系数.
(1)求这20个县年垃圾产生总量的平均值;
(2)请用相关系数说明该组数据中与之间的关系可用线性回归模型进行拟合.(当时,与的相关关系较强,否则相关关系较弱.)
参考公式:相关系数.
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(1)依据表中给出的数据,是否可用线性回归模型拟合y与t的关系?请计算相关系数r并加以说明(计算结果精确到0.01).(若,则线性相关程度很高,可用线性回归模型拟合)
(2)试用最小二乘法求出利润y与时间t的回归方程,并预测当时的利润额.
附:,
,.
参考数据:,,,.
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
2.6 | 3.1 | 4.5 | 6.8 | 8.0 |
(2)试用最小二乘法求出利润y与时间t的回归方程,并预测当时的利润额.
附:,
,.
参考数据:,,,.
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【推荐3】2019年9月24日国家统计局在庆祝中华人民共和国成立70周年活动新闻中心举办新闻发布会指出,1952年~2018年,我国GDP查679.1亿元跃升至90.03万亿元,实际增长174倍;人均GDP从119元提高到6.46万元,实际增长70倍.全国各族人民,砥砺奋进,顽强拼搏,实现了经济社会的跨越式发展.如图是全国2010年至2018年GDP总量(万亿元)的折线图.
注:年份代码1~9分别对应年份2010~2018.
(1)由折线图看出,可用线性回归模型拟合与年份代码的关系,请用相关系数加以说明;
(2)建立关于的回归方程(系数精确到0.01),预测2019年全国GDP的总量.
附注:参考数据:,,,.
参考公式:相关系数;
回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为,
注:年份代码1~9分别对应年份2010~2018.
(1)由折线图看出,可用线性回归模型拟合与年份代码的关系,请用相关系数加以说明;
(2)建立关于的回归方程(系数精确到0.01),预测2019年全国GDP的总量.
附注:参考数据:,,,.
参考公式:相关系数;
回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为,
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