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1 . 如图,两个变量具有相关关系的是( )
A.(1)(3) | B.(1)(4) | C.(2)(4) | D.(2)(3) |
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23-24高二下·全国·课前预习
2 . 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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3 . 下列各组的两个变量中呈正相关关系的是( )
A.学生的身高与学生的化学成绩 |
B.汽车行驶的里程与它的耗油量 |
C.人的年龄与年收入 |
D.水果的重量与它的总价 |
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2024·全国·模拟预测
解题方法
4 . 近年来,“直播带货”成为一种常见的销售方式,某果农2018年至2022年通过直播销售水果的年利润(单位:万元)如表所示:
(1)由表中的数据判断,能否用线性回归模型拟合与的关系?请用相关系数加以说明(精确到0.01);
(2)建立关于的线性回归方程,并预测2025年该果农通过直播销售水果的利润.
参考数据:,,.
参考公式:相关系数,
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
年份 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 |
年份代码t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
年利润/万元 | 2.4 | 2.7 | 4.1 | 6.4 | 7.9 |
(2)建立关于的线性回归方程,并预测2025年该果农通过直播销售水果的利润.
参考数据:,,.
参考公式:相关系数,
回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为,.
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5 . 下列两个变量中能够具有相关关系的是( )
A.人所站的高度与视野 | B.人眼的近视程度与身高 |
C.正方体的体积与棱长 | D.某同学的学籍号与考试成绩 |
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2023-12-14更新
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157次组卷
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3卷引用:河南省济源市英才学校2022-2023学年高二下学期期末考试数学试题
河南省济源市英才学校2022-2023学年高二下学期期末考试数学试题8.1.1变量的相关关系练习(已下线)第七章 统计案例(单元综合检测卷)-2023-2024学年高二数学同步精品课堂(北师大版2019选择性必修第一册)
解题方法
6 . 一个车间为了估计加工某种新型零件所花费的时间,进行了10次试验,测得的数据如下:
(1)y与x之间是否具有相关关系?
(2)如果y与x之间具有相关关系,求回归直线方程.
(3)据此估计加工110个零件所用的时间.
零件个数x | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 | 60 | 70 | 80 | 90 | 100 |
加工时间y/min | 62 | 68 | 75 | 81 | 89 | 95 | 102 | 108 | 115 | 122 |
(2)如果y与x之间具有相关关系,求回归直线方程.
(3)据此估计加工110个零件所用的时间.
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2023-10-05更新
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69次组卷
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2卷引用:湘教版(2019)选择性必修第二册课本例题4.2.2 一元线性回归模型的应用
23-24高二上·上海·课时练习
解题方法
7 . 《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?
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23-24高二上·上海·课时练习
8 . 若已知下列各组数据,它们是否可以看作成对数据?是否可以进行相关分析?判断并简要说明理由.
(1)校学生的身高与校学生的体重;
(2)人体内的脂肪含量与体重;
(3)某班学生的物理成绩与数学成绩.
(1)校学生的身高与校学生的体重;
(2)人体内的脂肪含量与体重;
(3)某班学生的物理成绩与数学成绩.
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9 . 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?
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22-23高二下·江苏·课时练习
10 . (多选)已知在最小二乘法原理下,具有相关关系的变量x,y之间的线性回归方程为,且变量之间的相关数据如表所示,则下列说法错误的是( )
x | 6 | 8 | 10 | 12 |
y | 6 | m | 3 | 2 |
A.变量之间呈正相关关系 |
B.可以预测,当时, |
C.可求得表中 |
D.由表格数据知,该回归直线必过点 |
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