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解析
| 共计 880 道试题
1 . 下列命题中,正确的命题是(       
A.若随机事件AB满足:,则AB相互独立
B.随机变量,若方差,则
C.若相关系数r的绝对值越大,则两个变量的线性相关性越强
D.对具有线性相关关系的变量xy,其线性回归方程为,若样本点的中心为,则实数m的值是
2 . 已知由样本数据组成的一个样本,变量具有线性相关关系,其经验回归方程为,并计算出变量之间的相关系数为,则经验回归直线经过(       
A.第一、二、三象限B.第二、三、四象限
C.第一、二、四象限D.第一、三、四象限
7日内更新 | 165次组卷 | 6卷引用:河北省保定市部分学校2023-2024学年高二下学期5月期中考试数学试题
3 . 下列说法错误的是(       
A.在残差图中,残差点比较均匀地落在水平带状区域中,说明选用的模型比较合适,带状区域越窄,说明回归方程的预报精度越高
B.在独立性检验时,两个变量的列联表中,对角线上数据的乘积相差越大,说明“这两个变量没有关系”成立的可能性就越大
C.在回归直线方程中,当解释变量每增加一个单位时,预报变量就增加0.2个单位
D.越大,意味着残差平方和越小,即模型的拟合效果越好
7日内更新 | 480次组卷 | 2卷引用:黑龙江省牡丹江市第二高级中学2023-2024学年高二下学期期中考试数学试卷
4 . 以下有关直线拟合效果的说法错误的是(       
A.通过最小二乘法得到的线性回归直线经过样本点的中心
B.相关系数r越小,表明两个变量相关性越弱
C.最小二乘法求回归直线方程,是求使最小的ab的值
D.决定系数R2越接近1,表明直线拟合效果越好
7日内更新 | 352次组卷 | 3卷引用:吉林省长春外国语学校2023-2024学年高二下学期期中考试数学试题
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5 . 已知由样本数据组成的一个样本,得到回归直线方程为,且,剔除一个偏离直线较大的异常点后,得到新的回归直线经过点.则下列说法正确的是(     
A.相关变量 xy具有正相关关系
B.剔除该异常点后,样本相关系数的绝对值变大
C.剔除该异常点后的回归直线方程经过点
D.剔除该异常点后,回归直线的斜率是
7日内更新 | 243次组卷 | 2卷引用:内蒙古自治区赤峰市红山区赤峰第四中学分校2023-2024学年高二下学期5月期中数学试题
6 . 对甲、乙两组数据进行统计,获得以下散点图(左图为甲,右图为乙),下列结论正确的是(     

   

A.乙组数据的相关系数大于零B.甲组数据的相关程度比乙强
C.乙组数据的相关系数比甲组的更接近1D.乙组数据的相关系数比甲小
7日内更新 | 538次组卷 | 2卷引用:天津市崇化中学2023-2024学年高二下学期期中阶段质量检测数学试卷
7 . 下列结论正确的是(     
A.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0.95
B.已知随机变量,若,则
C.在列联表中,若每个数据abcd均变成原来的2倍,则也变成原来的2倍
D.分别抛掷2枚质地均匀的骰子,若事件“第一枚骰子正面向上的点数是奇数.“2枚骰子正面向上的点数相同”,则AB互为独立事件
7日内更新 | 424次组卷 | 1卷引用:辽宁省沈阳市五校协作体2023-2024学年高二下学期期中考试数学试卷
8 . 已知之间的一组数据:

1

4

9

16

1

2.98

5.01

7.01

满足经验回归方程,则此曲线必过点_____________.
2024-06-14更新 | 182次组卷 | 2卷引用:广东省东莞高级中学、东莞第六高级中学2023-2024学年高二下学期5月联合教学质量检测数学试卷
9 . 下列命题错误的是(       
A.线性相关模型中,决定系数越大相关性越强,相关系数越大相关性也越强
B.回归直线至少会经过其中一个样本点
C.已知一系列样本点的经验回归方程为,若样本点的残差相等,则
D.以模型去拟合某组数据时,为了求出回归方程,设,将其变换后得到线性方程,则的值分别为3,4
2024-06-14更新 | 222次组卷 | 1卷引用:浙江省金华市卓越联盟2023-2024学年高二下学期5月阶段联考数学试题

10 . 2023年第19届亚运会在杭州举行,亚运会的吉祥物琮琮、莲莲、宸宸深受大家喜爱,某商家统计了最近5个月销量,如表所示:若yx线性相关,且线性回归方程为,则下列说法不正确的是(       

时间x12345
销售量y/万只54.543.52.5
A.由题中数据可知,变量yx负相关
B.当时,残差为0.2
C.可以预测当时销量约为2.1万只
D.线性回归方程
2024-06-13更新 | 245次组卷 | 1卷引用:广东省东莞第一中学、实验中学等三校2023-2024学年高二下学期期中联考数学试卷
共计 平均难度:一般