下列说法正确的是( )
A.两个随机变量的线性相关性越强,相关系数就越接近于1 |
B.对于独立性检验,的观测值越大,判定“两变量有关系”的把握越大 |
C.随机变量,若,,则 |
D.以拟合一组数据时,经代换后的线性回归方程为,则, |
更新时间:2022-05-26 13:06:52
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多选题
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适中
(0.65)
【推荐1】下列说法正确的是( )
A.若随机变量,,则 |
B.若随机变量,则 |
C.以模型去拟合一组数据时,为了求出回归方程,设,将其变换后得到线性方程,则c,k的值分别是,0.5 |
D.从10名男生、5名女生中随机选取4人,则其中至少有一名女生的概率 |
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多选题
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适中
(0.65)
【推荐2】下列说法,其中正确的是( ).
A.对于独立性检验,的值越大,说明两事件相关程度越大 |
B.以模型去拟合一组数据时,为了求出回归方程,设,将其变换后得到线性方程,则c,k的值分别是和0.3 |
C.某中学有高一学生400人,高二学生300人,高三学生200人,学校团委欲用分层抽样的方法抽取18名学生进行问卷调查,则高一学生被抽到的概率最大 |
D.通过回归直线及回归系数可以精确反映变量的取值和变化趋势 |
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多选题
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适中
(0.65)
解题方法
【推荐1】下列命题中,说法正确的有( )
A.设随机变量,则 |
B.成对样本数据的线性相关程度越强,样本相关系数越接近于1 |
C.决定系数越大,表示残差平方和越小,即模型的拟合效果越好 |
D.基于小概率值的检验规则是:当时,我们就推断不成立,即认为和不独立,该推断犯错误的概率不超过;当时,我们没有充分证据推断不成立,可以认为和独立 |
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多选题
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适中
(0.65)
名校
【推荐2】给出下列命题,其中正确命题为( )
A.90,92,92,93,93,94,95,96,99,100的75%分位数为96 |
B.回归方程为时,变量x与y具有负的线性相关关系 |
C.若样本数据,,…,的方差为2,则数据,,…,的方差为4 |
D.设随机变量X~N,,则 |
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多选题
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适中
(0.65)
名校
【推荐1】下列命题中错误的是( )
A.将一组数据中的每个数都加上或减去同一个常数后,均值与方差都不变 |
B.在一组样本数据,(,,不全相等)的散点图中,若所有样本点,,2,,都在直线上,则这组样本数据的线性相关系数为 |
C.在吸烟与患肺病这两个分类变量的计算中,若由独立性检验知,在犯错误率不超过0.01的前提下,认为吸烟与患肺病有关系.若某人吸烟,则他有的可能性患肺病 |
D.以模型去拟合一组数据时,为了求出回归方程,设,求得线性回归方程为,则,的值分别是和 |
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多选题
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适中
(0.65)
【推荐2】则下列说法正确的是( )
A.在回归分析中,残差的平方和越小,模型的拟合效果越好; |
B.在残差图中,残差点比较均匀地落在水平的带状区域内,说明选用的模型比较合适; |
C.若数据,,…,的平均数为1,则,,…的平均数为2; |
D.对分类变量与的随机变量的观测值来说,越小,判断“与有关系”的把握越大. |
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适中
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名校
解题方法
【推荐3】某市为了研究该市空气中的浓度和浓度之间的关系,环境监测部门对该市空气质量进行调研,随机抽查了100天空气中的浓度和浓度(单位:),得到如下所示的列联表:
则可以推断出( )
附:,其中.
| ||
64 | 16 | |
10 | 10 |
附:,其中.
0.10 | 0.05 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.706 | 3.841 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
A.该市一天空气中浓度不超过,且浓度不超过的概率估计值是0.64 |
B.若列联表中的天数都扩大到原来的10倍,的观测值不会发生变化 |
C.有超过99%的把握认为该市一天空气中浓度与浓度有关 |
D.在犯错的概率不超过1%的条件下,认为该市一天空气中浓度与浓度无关 |
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多选题
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适中
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名校
解题方法
【推荐1】关于下列命题中,说法正确的是( )
A.已知,若,,则 |
B.数据,,,,,,,,,的分位数为 |
C.已知,若,则 |
D.某校三个年级,高一有人,高二有人.现用分层抽样的方法从全校抽取人,已知从高一抽取了人,则应从高三抽取人. |
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适中
(0.65)
【推荐2】下列命题中,正确的命题的序号为( )
A.若,,,则 |
B.已知随机变量服从二项分布,若,,则 |
C.设随机变量服从正态分布,若,则 |
D.若数轴的原点处有一个质点,每隔一秒等可能的向左或向右移动一个单位,设秒后质点的坐标为随机变量,则 |
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多选题
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适中
(0.65)
【推荐3】下列说法中正确的是( )
A.对于独立性检验,的值越大,说明这两个变量的相关程度越大 |
B.已知随机变量,若,,则 |
C.某人在10次射击中,击中目标的次数,则当时概率最大 |
D., |
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