解题方法
1 . 滨海盐碱地是我国盐碱地的主要类型之一,如何利用更有效的方法改造这些宝贵的土地资源,成为摆在我们面前的世界级难题.对盐碱的治理方法,研究人员在长期的实践中获得了两种成本差异不大,且能降低滨海盐碱地土壤层可溶性盐含量的技术,为了对比两种技术治理盐碱的效果,科研人员在同一区域采集了12个土壤样本,平均分成A、B两组,测得A组土壤可溶性盐含量数据样本平均数,方差,B组土壤可溶性盐含量数据样本平均数,方差.用技术1对A组土壤进行可溶性盐改良试验,用技术2对B组土壤进行可溶性盐改良试验,分别获得改良后土壤可溶性盐含量数据如下:
改良后A组、B组土壤可溶性盐含量数据样本平均数分别为和,样本方差分别记为和.
(1)求;
(2)应用技术1与技术2土壤可溶性盐改良试验后,土壤可溶性盐含量是否有显著降低?(若,则认为技术能显著降低土壤可溶性盐含量,否则不认为有显著降低.)
A组 | 0.66 | 0.68 | 0.69 | 0.71 | 0.72 | 0.74 |
B组 | 0.46 | 0.48 | 0.49 | 0.49 | 0.51 | 0.54 |
(1)求;
(2)应用技术1与技术2土壤可溶性盐改良试验后,土壤可溶性盐含量是否有显著降低?(若,则认为技术能显著降低土壤可溶性盐含量,否则不认为有显著降低.)
您最近一年使用:0次
2 . 试判断下列各个问题中两个变量之间是否具有相关关系:
(1)商品的销售价格与其供应量;
(2)汽车的行驶速度与耗油量;
(3)真空中自由降落的小球,位移(单位:m)与时间(单位:s);
(4)日降雨量(单位:cm)与空气中污染物浓度(单位:).
(1)商品的销售价格与其供应量;
(2)汽车的行驶速度与耗油量;
(3)真空中自由降落的小球,位移(单位:m)与时间(单位:s);
(4)日降雨量(单位:cm)与空气中污染物浓度(单位:).
您最近一年使用:0次
2023-09-26更新
|
151次组卷
|
6卷引用:8.1 成对数据的统计相关性(分层练习,5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)
(已下线)8.1 成对数据的统计相关性(分层练习,5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)(已下线)专题8.5 成对数据的统计分析全章十一大基础题型归纳(基础篇)-2023-2024学年高二数学举一反三系列(人教A版2019选择性必修第三册)苏教版(2019)选择性必修第二册课本例题9.1 线性回归分析8.1.1变量的相关关系练习(已下线)8.1.1 变量的相关关系(分层作业)-【上好课】高二数学同步备课系列(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)8.1 成对数据的统计相关性——课后作业(巩固版)
23-24高二上·上海·课后作业
解题方法
3 . 《国家学生体质健康标准(2014年修订)》中,体能监测包含身高、体重、肺活量、50米跑、坐位体前屈、引体向上(女:仰卧起坐)、立定跳远、1000米跑(女:800米跑),据此得到的每项指标都可以按照相应的单项指标评分表进行测量和计分,分别得到相应的数据.
(1)这些数据中的任意两组是否都可以作为成对数据进行相关分析?
(2)依据你的经验,哪两组数据的相关程度可能最高?哪两组数据的相关程度可能最低?如何通过统计方法检验你的判断?
(1)这些数据中的任意两组是否都可以作为成对数据进行相关分析?
(2)依据你的经验,哪两组数据的相关程度可能最高?哪两组数据的相关程度可能最低?如何通过统计方法检验你的判断?
您最近一年使用:0次
名校
解题方法
4 . 下面给出了根据我国年年水果人均占有量(单位:)和年份代码绘制的散点图(年年的年份代码分别为).
(1)根据散点图分析与之间的相关关系;
(2)根据散点图相应数据计算得,,求关于的线性回归方程.(精确到)
附:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,
(1)根据散点图分析与之间的相关关系;
(2)根据散点图相应数据计算得,,求关于的线性回归方程.(精确到)
附:回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为:
,
您最近一年使用:0次
5 . 若变量,有如下观察的数据:
(1)画出散点图;
(2)判断变量,是否具有相关关系?如果具有相关关系,那么是正相关还是负相关?
151 | 152 | 153 | 154 | 156 | 157 | 158 | 159 | 160 | 162 | 163 | 164 | |
40 | 41 | 41 | 41.5 | 42 | 42.5 | 43 | 44 | 45 | 45 | 46 | 45.5 |
(2)判断变量,是否具有相关关系?如果具有相关关系,那么是正相关还是负相关?
您最近一年使用:0次
2023高二·全国·专题练习
6 . 某个男孩的年龄与身高的统计数据如下表所示:
年龄x(岁) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
身高y(cm) | 78 | 87 | 98 | 108 | 115 | 120 |
(1)画出散点图;
(2)判断y与x是否具有线性相关关系,如果相关,是正相关还是负相关.
您最近一年使用:0次
2023-08-18更新
|
71次组卷
|
3卷引用:8.1 成对数据的统计相关性 -【帮课堂】2022-2023学年高二数学同步精品讲义(人教A版2019选择性必修第三册)
(已下线)8.1 成对数据的统计相关性 -【帮课堂】2022-2023学年高二数学同步精品讲义(人教A版2019选择性必修第三册)(已下线)专题24 变量的相关性与线性回归方程(重点突围)-【学霸满分】2022-2023学年高二数学下学期重难点专题提优训练(苏教版2019选择性必修第二册)(已下线)第02讲 8.2 一元线性回归模型及其应用(知识清单+6类热点题型精讲+强化分层精练)-【帮课堂】2023-2024学年高二数学同步学与练(人教A版2019选择性必修第三册)
7 . 某种产品的广告支出费x与销售额y之间有如下对应数据(单位:百万元):
(1)画出散点图;
(2)从散点图中判断销售金额与广告支出费成什么样的关系?
x | 2 | 4 | 5 | 6 | 8 |
y | 30 | 40 | 60 | 50 | 70 |
(2)从散点图中判断销售金额与广告支出费成什么样的关系?
您最近一年使用:0次
2023高二·全国·专题练习
解题方法
8 . 从某居民区随机抽取10个家庭,获得第个家庭的月收入(单位:千元)与月储蓄(单位:千元)的数据资料,算得.
(1)求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程;
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关;
(3)若该居民区某家庭月收入为7千元,预测该家庭的月储蓄.
附:线性回归方程中,,,其中,为样本平均值.
(1)求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程;
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关;
(3)若该居民区某家庭月收入为7千元,预测该家庭的月储蓄.
附:线性回归方程中,,,其中,为样本平均值.
您最近一年使用:0次
2022·全国·模拟预测
名校
解题方法
9 . 国家发改委和住建部等六部门发布通知,提到:2025年,农村生活垃圾无害化处理水平将明显提升.现阶段我国生活垃圾有填埋、焚烧、堆肥等三种处理方式,随着我国生态文明建设的不断深入,焚烧处理已逐渐成为主要方式.根据国家统计局公布的数据,对2013-2020年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数y(单位:座)进行统计,得到如下表格:
(1)根据表格中的数据,可用一元线性回归模型刻画变量与变量之间的线性相关关系,请用相关系数加以说明(精确到0.01);
(2)求出关于的经验回归方程,并预测2022年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数;
(3)对于2035年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数,还能用(2)所求的经验回归方程预测吗?请简要说明理由.
参考公式:相关系数,回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
参考数据:,
年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
垃圾焚烧无害化 处理厂的个数 y | 166 | 188 | 220 | 249 | 286 | 331 | 389 | 463 |
(2)求出关于的经验回归方程,并预测2022年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数;
(3)对于2035年全国生活垃圾焚烧无害化处理厂的个数,还能用(2)所求的经验回归方程预测吗?请简要说明理由.
参考公式:相关系数,回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
参考数据:,
您最近一年使用:0次
2023-03-28更新
|
1583次组卷
|
11卷引用:专题10 概率与统计的综合运用(精讲精练)-1
(已下线)专题10 概率与统计的综合运用(精讲精练)-1(已下线)专题10 计数原理与概率统计(理科)专题24计数原理与概率与统计(解答题)(已下线)专题15 押全国卷第19题 统计与概率(已下线)第12讲 变量间的相关关系6种题型总结(2)(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(题型专训)-2022-2023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)(已下线)2023年普通高等学校招生全国统一考试数学领航卷(七)湖南省岳阳市2023届高三下学期二模数学试题安徽省安庆市第一中学2022-2023学年高二下学期第二次段考数学试题江西省南昌市新建区第二中学2024届高三上学期8月开学学业水平检测数学试题(已下线)模块四专题4重组综合练(安徽)(8+3+3+5模式)(北师大版高二)
解题方法
10 . 从某居民区随机抽取10个家庭,获得第i个家庭的月收入(单位:千元)与月储蓄(单位:千元)的数据资料,计算得,,,.
(1)求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程;
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关,并利用(1)中的回归方程,分析2021年该地区居民月收入与月储蓄之间的变化情况,并预测当该居民区某家庭月收入为7千元,该家庭的月储蓄额.附:线性回归方程系数公式.
中,,,其中,为样本平均值.
(1)求家庭的月储蓄对月收入的线性回归方程;
(2)判断变量与之间是正相关还是负相关,并利用(1)中的回归方程,分析2021年该地区居民月收入与月储蓄之间的变化情况,并预测当该居民区某家庭月收入为7千元,该家庭的月储蓄额.附:线性回归方程系数公式.
中,,,其中,为样本平均值.
您最近一年使用:0次