23-24高二下·全国·课前预习
解题方法
1 . 分类变量
(1)分类变量:为了方便,用一种特殊的随机变量,以区别不同的现象或性质,这类随机变量称为分类变量.
(2)取值:分类变量的取值可以用________ 表示.
(3)范围:本节主要讨论取值于的分类变量的关联性问题.
(4)判断分类变量之间关系的方法
①利用数形结合思想,借助等高堆积条形图来判断两个分类变量是否相关是判断变量是否相关的常见方法;
②在等高堆积条形图中,与相差越大,两个分类变量有关系的可能性就越大.
(1)分类变量:为了方便,用一种特殊的随机变量,以区别不同的现象或性质,这类随机变量称为分类变量.
(2)取值:分类变量的取值可以用
(3)范围:本节主要讨论取值于的分类变量的关联性问题.
(4)判断分类变量之间关系的方法
①利用数形结合思想,借助等高堆积条形图来判断两个分类变量是否相关是判断变量是否相关的常见方法;
②在等高堆积条形图中,与相差越大,两个分类变量有关系的可能性就越大.
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2 . 将两个变量x、y的n对样本数据,,,…,在平面直角坐标系中表示为散点图,根据x、y满足一元线性回归模型及最小二乘法,求得其经验回归方程为.设为回归直线上的点,则下列说法正确的是________ .
①越小,说明模型的拟合效果越好;
②利用最小二乘法求出的线性回归直线一定经过散点图中的某些点;
③相关系数r的绝对值越接近于1,说明成对样本数据的线性相关程度越强;
④通过经验回归方程进行预报时,解释变量的取值不能距离样本数据的范围太远,求得的预报值不是响应变量的精确值.
①越小,说明模型的拟合效果越好;
②利用最小二乘法求出的线性回归直线一定经过散点图中的某些点;
③相关系数r的绝对值越接近于1,说明成对样本数据的线性相关程度越强;
④通过经验回归方程进行预报时,解释变量的取值不能距离样本数据的范围太远,求得的预报值不是响应变量的精确值.
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3 . 将两个变量的对样本数据在平面直角坐标系中表示为散点图,根据满足一元线性回归模型及最小二乘法,求得其经验回归方程为,设为回归直线上的点,则下列说法正确的是( )
A.越小,说明模型的拟合效果越好 |
B.利用最小二乘法求出的线性回归直线一定经过散点图中的某些点 |
C.相关系数的绝对值越接近于,说明成对样本数据的线性相关程度越强 |
D.通过经验回归方程进行预报时,解释变量的取值不能距离样本数据的范围太远,求得的预报值不是响应变量的精确值 |
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4 . 有下列说法:①回归直线方程适用于一切样本和总体;②回归直线方程一般都有时间性;③样本取值的范围会影响回归直线方程的适用范围;④回归直线方程得到的预报值是预报变量的精确值.其中正确的是( )
A.①② | B.②③ | C.③④ | D.①③ |
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