下列说法正确的个数有
①用
刻画回归效果，当
越大时，模型的拟合效果越差；反之，则越好；
②命题“
，
”的否定是“
，
”；
③若回归直线的斜率估计值是
，样本点的中心为
，则回归直线方程是
；
④综合法证明数学问题是“由因索果”，分析法证明数学问题是“执果索因”．
①用
刻画回归效果，当越大时，模型的拟合效果越差；反之，则越好；②命题“
，”的否定是“，”；③若回归直线的斜率估计值是
，样本点的中心为，则回归直线方程是；④综合法证明数学问题是“由因索果”，分析法证明数学问题是“执果索因”．
| A．1个 | B．2个 | C．3个 | D．4个 |
17-18高二下·河南周口·期末 查看更多[4]
（已下线）4.3.1 一元线性回归模型-2020-2021学年高二数学课时同步练（人教B版2019选择性必修第二册）黑龙江省大庆实验中学2020-2021学年高三8月开学考文科数学试卷吉林省长春市第一中学2019-2020学年高二下学期期中考试数学（文）试题【全国市级联考】河南省周口市2017-2018学年高二下学期期末考试数学（理）试题
更新时间：2018-06-24 15:32:44
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容易
(0.94)
名校
【推荐1】已知
与
之间的一组数据，则与的线性回归方程必过点
与之间的一组数据，则与的线性回归方程必过点| x | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
| y | 1.5 | 2 | 3 | 2.5 | 3.5 |
A． | B． | C． | D． |
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容易
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【推荐2】某能源汽车制造公司近5年的利润如下表所示：
已知变量y与x之间具有线性相关关系，设用最小二乘法建立的回归直线方程为：y=1.2x+0.6，则第四年的随机误差为（ ）
| 第x年 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 利润y（亿元） | 2 | 3 | 4 | m | 7 |
已知变量y与x之间具有线性相关关系，设用最小二乘法建立的回归直线方程为：y=1.2x+0.6，则第四年的随机误差为（ ）
| A．-0.4 | B．0 | C．0.4 | D．4.8 |
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，则宣传费用为2万元时销售额
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【推荐1】以下命题是真命题的是（ ）
| A．方差和标准差都是刻画样本数据分散程度的统计量 |
B．若m为数据 （i=1，2，3，····，2021）的中位数，则 |
C．回归直线可能不经过样本点的中心 |
D．若“ ”为假命题，则 均为假命题 |
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容易
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名校
【推荐2】根据如下样本数据得到的回归直线方程为
，则
，则 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 4.5 | 4 | 3 | 2.5 |
A． |
B． |
C． |
D． |
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的样本中心与回归直线
的关系
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【推荐1】下列关于回归分析与独立性检验的说法正确的是（ ）
| A．回归分析和独立性检验没有什么区别 |
| B．回归分析是对两个变量准确关系的分析，而独立性检验是分析两个变量之间的不确定性关系 |
| C．回归分析研究两个变量之间的相关关系，独立性检验是对两个变量是否具有某种关系的一种检验 |
| D．独立性检验可以100%确定两个变量之间是否具有某种关系 |
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单选题
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容易
(0.94)
名校
【推荐2】下列说法错误的是（ ）
A．线性回归直线 一定过样本点中心 |
| B．在回归分析中，为0.91的模型比为0.88的模型拟合的效果好 |
| C．在残差图中，残差点分布的带状区域的宽度越狭窄，其模型拟合的精度越高 |
| D．在线性回归分析中，相关系数r的值越大，变量间的相关性越强 |
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单选题
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容易
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【推荐1】研究变量，得到一组样本数据，进行回归分析，有以下结论：
①残差平方和越小的模型，拟合的效果越好；
②用相关指数来刻画回归效果，越小说明拟合效果越好；
③由样本数据得到的回归方程一定过样本点的中心
；
④若变量和之间的相关系数为
，则变量和之间的负相关很强，以上正确说法的个数是（ ）
，得到一组样本数据，进行回归分析，有以下结论：①残差平方和越小的模型，拟合的效果越好；
②用相关指数
来刻画回归效果，越小说明拟合效果越好；③由样本数据得到的回归方程
一定过样本点的中心；④若变量
和之间的相关系数为，则变量和之间的负相关很强，以上正确说法的个数是（ ）A． | B． | C． | D． |
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容易
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【推荐2】两个变量
与其线性相关系数
有下列说法
若
，则增大时，也相应增大；
若
越趋近于1，则线性相关程度越强；
③若
，则与的关系完全对应(有函数关系)，在散点图上各个散点均在一条直线上，其中正确的有（ ）
与其线性相关系数有下列说法若
，则增大时，也相应增大；若
越趋近于1，则线性相关程度越强；③若
，则与的关系完全对应(有函数关系)，在散点图上各个散点均在一条直线上，其中正确的有（ ）| A．①② | B．②③ | C．①③ | D．①②③ |
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，
，
，下列说法错误的是（
越接近
，变量
，
相关性越强
越小，残差平方和越大，即模型的拟合效果越差
表示女大学生的身高解释了
的体重变化
