1 . 在一次对人体的脂肪含量和年龄之间的关系的研究中,研究人员获得了多组成对数据如表.
其中各年龄对应的脂肪数据是这个年龄人群脂肪含量的样本平均数.根据上述数据,你能推断出人体的脂肪含量与年龄之间存在怎样的关系吗?
年龄/岁 | 23 | 27 | 39 | 41 | 45 | 49 | 50 |
脂肪含量/% | 9.5 | 17.8 | 21.2 | 25.9 | 27.5 | 26.3 | 28.2 |
年龄/岁 | 53 | 54 | 56 | 57 | 58 | 60 | 61 |
脂肪含量/% | 29.6 | 30.2 | 31.4 | 30.8 | 33.5 | 35.2 | 34.6 |
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2 . 某市煤气消耗量与使用煤气户数的历史记录资料如表所示:
其散点图如图所示:从散点图可知,煤气消耗量与使用煤气户数______ (填“线性相关”或“线性不相关”);若两者关系可近似为直线,则当煤气用户扩大到5万户时,该市煤气消耗量估计是______ 百万立方米.
(年) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
(户数:万户) | 1 | 1.2 | 1.6 | 1.8 | 2 |
(煤气消耗量:百万立方米) | 6 | 7 | 9.8 | 12 | 12.1 |
(年) | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
(户数:万户) | 2.5 | 3.2 | 4 | 4.2 | 4.5 |
(煤气消耗量:百万立方米) | 14.5 | 20 | 24 | 25.4 | 27.5 |
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3 . 任意两个统计数据是否均可以作出散点图?怎么根据散点图判断变量之间的关系?
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解题方法
4 . 如图对两组数据,和,分别进行回归分析,得到散点图如图,并求得线性回归方程分别是和,并对变量,进行线性相关检验,得到相关系数,对变量,进行线性相关检验,得到相关系数,则下列判断正确的是( )
A. | B. | C. | D. |
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5 . 在两个变量的回归分析中,作散点图的目的是什么?
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名校
解题方法
6 . 某市开展“安全随我行”活动,交警部门在某个交通路口增设电子抓拍眼,并记录了某月该路口连续10日骑电动摩托车未佩戴头盔的人数与天数的情况,对统计得到的样本数据作了初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值.
表中,.
(1)依据散点图推断,与哪一个更适合作为未佩戴头盔人数与天数的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)依据(1)的结果和上表中的数据求出关于的回归方程.
(3)为了解佩戴头盔情况与性别的关联性,交警对该路口骑电动摩托车市民进行调查,得到如下列联表:
依据的独立性检验,能否认为市民骑电动摩托车佩戴头盔与性别有关联?
参考公式:,,,其中.
5.5 | 8.7 | 1.9 | 301 | 385 | 79.75 |
(1)依据散点图推断,与哪一个更适合作为未佩戴头盔人数与天数的回归方程类型?(给出判断即可,不必说明理由)
(2)依据(1)的结果和上表中的数据求出关于的回归方程.
(3)为了解佩戴头盔情况与性别的关联性,交警对该路口骑电动摩托车市民进行调查,得到如下列联表:
性别 | 佩戴头盔 | 合计 | |
不佩戴 | 佩戴 | ||
女性 | 8 | 12 | 20 |
男性 | 14 | 6 | 20 |
合计 | 22 | 18 | 40 |
参考公式:,,,其中.
0.15 | 0.10 | 0.05 | 0.025 | 0.010 | 0.005 | 0.001 | |
2.072 | 2.706 | 3.841 | 5.024 | 6.635 | 7.879 | 10.828 |
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2024-06-16更新
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996次组卷
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7卷引用:第3套 期末全真模拟卷(高二期末基础卷)
(已下线)第3套 期末全真模拟卷(高二期末基础卷)(已下线)专题6 回归分析与独立性检验复杂问题【练】(高二期末压轴专项)(已下线)专题10 统计(3大考向真题解读)(已下线)模型10 独立性检验问题模型(第9章 计数原理、概率、随机变量及其分布 )四川省成都市锦江区嘉祥外国语高级中学2024-2025学年高三上学期入学考试数学试卷湖南省邵阳市2024届高三第三次联考数学试卷山东省淄博市张店区潘庄高级中学2023-2024学年高二下学期6月月考数学试题
名校
7 . 为了研发某种流感疫苗,某研究团队收集了10组抗体药物的摄入量与体内抗体数量的数据,并对这些数据作了初步处理,得到了如图所示的散点图及一些统计量的值,抗体药物摄入量为x(单位:mg),体内抗体数量为y(单位:AU/mL).根据散点图,可以得到回归直线方程为:.下列说法正确的是( )
A.回归直线方程表示体内抗体数量与抗体药物摄入量之间的线性相关关系 |
B.回归直线方程表示体内抗体数量与抗体药物摄入量之间的函数关系 |
C.回归直线方程可以精确反映体内抗体数量与抗体药物摄入量的变化趋势 |
D.回归直线方程可以用来预测摄入抗体药物后体内抗体数量的变化 |
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23-24高二下·全国·课前预习
8 . 判断正误,正确的写“正确”,错误的写“错误”.
(1)函数关系是一种确定关系,而相关关系是一种不确定关系.( )
(2)样本相关系数r越大,两变量的相关性越强.( )
(3)散点图可以直观地分析出两个变量是否具有相关性.( )
(4)若变量x,y满足函数关系,则这两个变量线性相关.( )
(5)两个变量的相关关系是一种确定的关系( )
(6)当一个变量的值增加时,另一个变量的值随之减少,则称这两个变量负相关.( )
(7)一般地,样本容量越大,用样本相关系数估计两个变量的相关系数的效果越好.( )
(8)统计活动中,分析数据时通常用统计图表计算数据的数据特征.( )
(9)在一定范围内,农作物的产量与施肥量之间的关系是相关关系.( )
(1)函数关系是一种确定关系,而相关关系是一种不确定关系.
(2)样本相关系数r越大,两变量的相关性越强.
(3)散点图可以直观地分析出两个变量是否具有相关性.
(4)若变量x,y满足函数关系,则这两个变量线性相关.
(5)两个变量的相关关系是一种确定的关系
(6)当一个变量的值增加时,另一个变量的值随之减少,则称这两个变量负相关.
(7)一般地,样本容量越大,用样本相关系数估计两个变量的相关系数的效果越好.
(8)统计活动中,分析数据时通常用统计图表计算数据的数据特征.
(9)在一定范围内,农作物的产量与施肥量之间的关系是相关关系.
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23-24高二下·全国·课前预习
9 . 判断正误,正确的写正确,错误的写错误.
(1)残差平方和越接近0, 线性回归模型的拟合效果越好.( )
(2)在画两个变量的散点图时, 响应变量在x轴上,解释变量在y轴上.( )
(3)越小, 线性回归模型的拟合效果越好.( )
(1)残差平方和越接近0, 线性回归模型的拟合效果越好.
(2)在画两个变量的散点图时, 响应变量在x轴上,解释变量在y轴上.
(3)越小, 线性回归模型的拟合效果越好.
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解题方法
10 . 生成于大西洋的强烈热带气旋被称为飓风.中心风速178~209km/h对应于3级飓风,中心风速210~249km/h对应于4级飓风,中心风速超过250km/h对应于5级飓风.以下数据是大西洋流域从1921年到2010年每十年的主要飓风数量(含第3,4,5级).
(1)绘制“带平滑线和数据的散点图”;
(2)借助图象,尝试求出形如正弦型函数的解析式;
(3)使用数学软件找到最佳拟合的正弦型函数.
时间/年 | 主要飓风数量 | |
1921—1930 | 1 | 17 |
1931—1940 | 2 | 16 |
1941—1950 | 3 | 29 |
1951—1960 | 4 | 33 |
1961—1970 | 5 | 27 |
1971—1980 | 6 | 16 |
1981—1990 | 7 | 16 |
1991—2000 | 8 | 27 |
2001—2010 | 9 | 33 |
(2)借助图象,尝试求出形如正弦型函数的解析式;
(3)使用数学软件找到最佳拟合的正弦型函数.
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