使用统计手段科学预测传染病可以保障人民群众的生命健康.下表和散点图为某段时间内全球某传染病感染病例在第一次监测到之后数量随时间的变化,以时间为自变量(单位为天),以监测到的病例总数为因变量,选择以下两个回归模型拟合随的变化:回归模型一:;回归模型二:,通过计算得出,则下列说法正确的是( )
1 | 5 | 7 | 12 | 16 | 20 | |
2 | 9 | 12 | 29 | 63 | 101 |
A.使用回归模型一拟合的决定系数大于使用回归模型二的决定系数 |
B.通过模型二得出的经验回归方程的预报效果好于通过模型一得出的经验回归方程 |
C.在首例病例出现后45天,该传染病感染人数很有可能在200人左右 |
D.在首例病例出现后45天,该传染病的感染人数很有可能超过10000人 |
更新时间:2024-06-03 20:22:03
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【推荐1】如图是某小卖部5天卖出热茶的杯数(单位:杯)与当天气温(单位:℃)的散点图,若去掉后,下列说法正确的有( )
A.决定系数变大 | B.变量与的相关性变弱 |
C.相关系数的绝对值变大 | D.当气温为11℃时,卖出热茶的杯数估计为35杯 |
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【推荐2】某电子商务平台每年都会举行“年货节”商业促销狂欢活动,现在统计了该平台从2013年到2021年共9年“年货节”期间的销售额(单位:亿元)并作出散点图,将销售额y看成年份序号x(2013年作为第一年)的函数.运用excel软件,分别选择回归直线和三次函数回归曲线进行拟合,效果如下图,则下列说法正确的是( )
A.销售额y与年份序号x正相关 |
B.销售额y与年份序号x线性关系不显著 |
C.三次函数回归曲线的拟合效果好于回归直线的拟合效果 |
D.根据三次函数回归曲线可以预测2022年“年货节”期间的销售额约为2680.54亿元 |
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【推荐1】已知变量的5对样本数据为,用最小二乘法得到经验回归方程,过点的直线方程为,则( )
A.变量和之间具有正相关关系 |
B. |
C.样本数据的残差为-0.3 |
D. |
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【推荐2】月亮公转与自转的周期大约为30天,阴历是以月相变化为依据.人们根据长时间的观测,统计了月亮出来的时间y(简称“月出时间”,单位:小时)与天数x(x为阴历日数,,且)的有关数据,如下表,并且根据表中数据,求得y关于x的线性回归方程为.
其中,阴历22日是分界线,从阴历22日开始月亮就要到第二天(即23日)才升起.则( )
x | 2 | 4 | 7 | 10 | 15 | 22 |
y | 12 | 24 |
其中,阴历22日是分界线,从阴历22日开始月亮就要到第二天(即23日)才升起.则( )
A.样本点的中心为 |
B. |
C.预报月出时间为16时的那天是阴历13日 |
D.预报阴历27日的月出时间为阴历28日早上 |
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【推荐3】节约用电是低碳生活的重要组成部分,契合环保和社会可持续发展的原则,是推动“双碳”目标实现的一场全社会的行动,离不开你我的共同参与.某企业从2019年开始加强节电管理,收效明显.下表是该企业自2018年至2022年的用电量:
根据表格数据计算得,.已知y与x具有线性相关关系,则下列说法中正确的是( )
(附:,)
年份 | 2018年 | 2019年 | 2020年 | 2021年 | 2022年 |
年份编号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
用电量y(单位:) | 3.24 | 2.94 | 2.60 | 2.22 | 2.00 |
(附:,)
A.该企业2018年至2022年平均每年用电量为 |
B.y与x正相关 |
C.估计该企业2017年用电量为 |
D.预测该企业2023年用电量为 |
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