23-24高二下·江西赣州·期中
名校
1 . 给定两个随机变量的5组成对数据:,,,,.通过计算,得到关于的线性回归方程为,则( )
A.1 | B.1.1 | C.0.9 | D.1.15 |
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2024-05-06更新
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495次组卷
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4卷引用:高二下学期期中模拟卷(新题型)(导数+计数原理+随机变量及其分布+统计)-2023-2024学年高二数学题型分类归纳讲与练(人教A版2019选择性必修第三册)
(已下线)高二下学期期中模拟卷(新题型)(导数+计数原理+随机变量及其分布+统计)-2023-2024学年高二数学题型分类归纳讲与练(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)模块一 专题1 《线性回归与相关性和独立性检验》(北师大版高二期中)A基础卷江西省赣州市十八县(市)二十四校2023-2024学年高二下学期期中考试数学试题(已下线)第八章 成对数据的统计分析总结 第二练 数学思想训练
名校
2 . 下列选项错误的有( )
A.若样本数据的方差为2,则数据的方差为6 |
B.在做回归分析时,残差图中残差比较均匀分布在以取值为0的横轴为对称轴的水平带状区域内,且宽度越窄表示回归效果越差 |
C.决定系数,说明回归模型较好的刻画了两个变量间的相关关系,而且响应变量可以解释97.62%的解释变量的变化 |
D.经验回归方程经过成对样本数据的样本中心点 |
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2024-03-31更新
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421次组卷
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4卷引用:福建省福州外国语学校2023-2024学年高二下学期4月期中考试数学试题
福建省福州外国语学校2023-2024学年高二下学期4月期中考试数学试题(已下线)北师大版高二模块三专题1第2套小题入门夯实练(已下线)模块一 专题1 《线性回归与相关性和独立性检验》(北师大版高二期中)A基础卷吉林省长春市东北师范大学附属中学2023-2024学年高二下学期3月月考数学试题
23-24高二下·河南南阳·阶段练习
3 . 下列结论正确的是( )
A.两个变量x,y的线性相关系数越大,则与之间的线性相关性越强 |
B.若两个变量x,y的线性相关系数,则与之间不具有线性相关性 |
C.在一组样本数据的散点图中,若所有样本点都在直线上,则这组样本数据的样本相关系数为0.9 |
D.在一组样本数据中,根据最小二乘法求得线性回归方程为且,去除两个异常数据和后,若得到的新线性回归直线的斜率为3,则新的线性回归方程为 |
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2024·浙江·一模
名校
4 . 为调研加工零件效率,调研员通过试验获得加工零件个数与所用时间(单位:)的5组数据为:,根据以上数据可得经验回归方程为:,则( )
A. |
B.回归直线必过点 |
C.加工60个零件的时间大约为 |
D.若去掉,剩下4组数据的经验回归方程会有变化 |
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2024-02-12更新
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1316次组卷
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5卷引用:模块四专题1重组综合练(河南)高二
(已下线)模块四专题1重组综合练(河南)高二(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(分层练习,7大题型)-2023-2024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)河南省名校联考2023-2024学年高二下学期4月月考数学试题浙江省金丽衢十二校2023-2024学年高三上学期第一次联考数学试题重庆市杨家坪中学2023-2024学年高三下学期第二次月考数学试题
21-22高三下·广东惠州·阶段练习
名校
5 . 一只红铃虫产卵数和温度有关,现测得一组数据,可用模型拟合,设,其变换后的线性回归方程为,若,,为自然常数,则________ .
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2022-05-26更新
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2215次组卷
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18卷引用:北师大版高二模块三专题1第4套小题进阶提升练
(已下线)北师大版高二模块三专题1第4套小题进阶提升练广东省惠州市第一中学等六校联盟2022届高三下学期第六次联考数学试题(已下线)第26练 统计案例(已下线)第04讲 拓展一:非线性经验回归方程 (精讲)(已下线)考点10-2 回归分析与独立检验(已下线)专题6回归方程运算(提升版)(已下线)专题52 统计案例-3(已下线)考向38统计与统计案例(重点)-2云南省昆明市第三中学2023届高三上学期11月月考数学学科能力测试试题(已下线)第02讲 成对数据的统计分析(练习)(已下线)第八章 成对数据的统计分析(压轴题专练)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(沪教版2020选择性必修第二册)(已下线)8.2.1一元线性回归模型+8.2.2一元线性回归模型 第三练 能力提升拔高广东省2023届高三上学期第一次联考数学试题广西桂林市023届高三上学期阶段性联合检测数学(理)试题广西桂林市2023届高三上学期阶段性联合检测数学(文)试题广东省罗定中学城东学校2023届高三上学期12月调研数学试题江苏省连云港市灌南二中、南师大灌云附中2022-2023学年高二下学期第二次阶段性检测数学试题(已下线)9.1 线性回归分析(2)