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解析
| 共计 6 道试题
1 . 在线性回归分析中,常用作为衡量模拟效果的一个指标.
下面关于的说法:①越大,说明模型拟合的效果越好;
越接近1,说明回归的效果越好;
越接近1,说明回归的效果越差.请你写出所有正确说法的序号_____________
2023-12-14更新 | 174次组卷 | 2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
2 . 下列说法正确的是(       
A.某同学定点投篮每次命中的概率均为,每命中一次得2分,若记10次投篮得分为X,则随机变量X服从二项分布,简记.
B.某工厂生产了一批产品50件,其中质量达到“A级”的有20件,则从该批产品中随机抽取10件,记录抽到的产品中为“非A级”的个数为Y,则随机变量Y的数学期望为.
C.若随机变量的成对数据的线性相关系数,则认为随机变量XY是确定的函数关系,不是线性相关关系.
D.若随机变量,其分布密度函数为,则.
3 . 2023年“五一”假期之前,“淄博烧烤”话题持续火热,并吸引了全国各地的关注,有网友梳理了淄博烧烤热度不减的原因:第一,城市烟火气的回归,来一场说走就走的烧烤之旅,是老百姓追求美好生活需求的集中释放;第二,淄博市政府出台了一系列“保姆式服务”,包括开通高铁烧烤专列、定制公交专线、绘制烧烤地图等;第三,规范管理,维护市场秩序,确保每一位消费者的合法权益.济南某大型烧烤店效仿淄博成功经验,采取烧烤回馈顾客活动,并利用抖音和美团APP进行了大力宣传,取得了良好效果,下表是该烧烤店统计的从2022年12月到2023年4月,五个月的销售收入.
2022年12月至2023年4月121234
月份代码12345
销售收入/万元812172226
y关于x的经验回归方程为,则下列说法错误的是(       
附:相关系数,线性回归方程的斜率与截距的最小二乘估计公式为.
参考数据:.
A.该大型烧烤店这5个月的销售收入的方差为42.4
B.销售收入y与月份代码x的样本相关系数约为0.999
C.
D.预测该大型烧烤店5月份的销售收入约为29万元
2023-07-12更新 | 100次组卷 | 4卷引用:河南省安阳市滑县2022-2023学年高二下学期期末数学试题
4 . 第40届中国洛阳牡丹文化节以“花开洛阳、青春登场”为主题,紧扣“颠覆性创意、沉浸式体验、年轻化消费、移动端传播”,组织开展众多文旅项目,取得了喜人的成绩,使洛阳成为最热门的全国“网红打卡城市”之一.其中“穿汉服免费游园”项目火爆“出圈”,倍受广大游客喜爱,带火了以“梦里隋唐尽在洛邑”为主的汉服体验活动为了解汉服体验店广告支出和销售额之间的关系,在洛阳洛邑古城附近抽取7家汉服体验店,得到了广告支出与销售额数据如下:
体验店ABCDEFG
广告支出/万元3468111516
销售额/万元6101517233845
对进入G体验店的400名游客进行统计得知,其中女性游客有280人,女性游客中体验汉服的有180人,男性游客中没有体验汉服的有80人.
(1)请将下列2×2列联表补充完整,依据小概率值的独立性检验,能否认为体验汉服与性别有关联;
性别是否体验汉服合计
体验汉服没有体验汉服
180280
80
合计400
(2)设广告支出为变量x(万元),销售额为变量y(万元),根据统计数据计算相关系数r,并据此说明可用线性回归模型拟合yx的关系(若,则线性相关程度很强,可用线性回归模型拟合);
(3)建立y关于x的经验回归方程,并预测广告支出为18万元时的销售额(精确到0.1).
附:参考数据及公式:
相关系数
在线性回归方程中中,
0.050.010.001
3.8416.63510.828
2023-06-14更新 | 848次组卷 | 9卷引用:河南省洛阳市2022-2023学年高二下学期期末数学理科试题
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5 . 某加工工厂加工产品A,现根据市场调研收集到需加工量X(单位:千件)与加工单价Y(单位:元/件)的四组数据如下表所示:
X681012
Y12m64
根据表中数据,得到Y关于X的线性回归方程为,其中
(1)若某公司产品A需加工量为1.1万件,估计该公司需要给该加工工厂多少加工费;
(2)通过计算线性相关系数,判断YX是否高度线性相关.
参考公式:     时,两个相关变量之间高度线性相关.
2023-01-09更新 | 721次组卷 | 6卷引用:河南省开封市2022-2023学年高三上学期1月期末联考数学试题(文科)
6 . 随着电池充电技术的逐渐成熟,以锂电池为动力的新一代无绳类电动工具以其轻巧便携、工作效率高、环保、可适应多种应用场景下的工作等优势,被广泛使用.在消费者便携无绳化需求与技术发展的双重驱动下,锂电类无绳电动工具及配套充电器市场有望持续扩大.某公司为适应市场并增强市场竞争力,逐年增加研发人员,使得整体研发创新能力持续提升,现对2017~2021年的研发人数作了相关统计,如下图:
2017~2021年公司的研发人数情况(年份代码1~5分别对应2017~2021年)

(1)根据条形统计图中数据,计算该公司研发人数与年份代码的相关系数,并由此判断其相关性的强弱;
(2)试求出关于的线性回归方程,并预测2023年该公司的研发人数.(结果取整数)
参考数据:.参考公式:相关系数.线性回归方程的斜率,截距.
附:
相关性一般
共计 平均难度:一般