23-24高二下·江苏·课前预习
1 . 维尼纶纤维的耐热水性能的好坏可以用指标“缩醛化度”y来衡量,这个指标越高,耐热水性能也越好,而甲醛浓度是影响缩醛化度的重要因素,在生产中常用甲醛浓度x(克/升)去控制这一指标,为此必须找出它们之间的关系,现安排一批实验,获得如下数据.
求样本相关系数r并判断它们的相关程度.
甲醛浓度x | 18 | 20 | 22 | 24 | 26 | 28 | 30 |
缩醛化度(y) | 26.86 | 28.35 | 28.75 | 28.87 | 29.75 | 30.00 | 30.36 |
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23-24高二下·全国·课前预习
2 . 变量的相关关系
(1)相关关系:两个变量有关系,但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这种关系称为相关关系;
(2)散点图:将样本中n个数据点
(
)描在平面直角坐标系中得到的统计图叫做散点图,是描述成对数据之间关系的一种直观方法;
(3)正相关与负相关:如果从整体上看,当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值也呈现增加的趋势,我们就称这两个变量________ ;如果当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值呈现减少的趋势,则称这两个变量________ ;
(4)线性相关:一般地,如果两个变量的取值呈现正相关或负相关,而且散点落在一条直线附近,我们称这两个变量线性相关;
(5)非线性相关与曲线相关:如果两个变量具有相关性,但不是线性相关,那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关;
(1)相关关系:两个变量有关系,但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这种关系称为相关关系;
(2)散点图:将样本中n个数据点
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/411a44b57e5fdbd6634f21a94144cfe2.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/12b0e3b00fe47801afb53ec56706c21a.png)
(3)正相关与负相关:如果从整体上看,当一个变量的值增加时,另一个变量的相应值也呈现增加的趋势,我们就称这两个变量
(4)线性相关:一般地,如果两个变量的取值呈现正相关或负相关,而且散点落在一条直线附近,我们称这两个变量线性相关;
(5)非线性相关与曲线相关:如果两个变量具有相关性,但不是线性相关,那么我们就称这两个变量非线性相关或曲线相关;
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23-24高二下·全国·课前预习
3 . 样本相关系数
(1)样本相关系数:设由变量x和y获得的两组数据分别为
和
(i=1,2,…,n),其对应关系如下表所示:
两组数据
和
的线性相关系数是度量两个变量x与y之间线性相关程度的统计量,
其计算公式为![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/258e40e3883271c3580c1d3c805dcac6.png)
_______ ,
其中,
,
,它们分别是这两组数据的算术平均数.
(2)相关系数r的性质
①当
时,称成对样本数据正相关;
当
时,成对样本数据负相关;
当
时,成对样本数据间没有线性相关关系;
②样本相关系数r的取值范围为[-1,1];
当
越接近1时,成对样本数据的线性相关程度越强;
当
越接近0时,成对样本数据的线性相关程度越弱.
(1)样本相关系数:设由变量x和y获得的两组数据分别为
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/97ea8f47d8d8d9e1832d52b1c7425450.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4de122ae929b1acaff321dec137622ed.png)
变量x | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
变量y | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/97ea8f47d8d8d9e1832d52b1c7425450.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4de122ae929b1acaff321dec137622ed.png)
其计算公式为
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/258e40e3883271c3580c1d3c805dcac6.png)
其中,
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/73511faf650f1b8662666d3841dcc623.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/c42c49edf2aa555cd56850c827504114.png)
(2)相关系数r的性质
①当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/45ba6b6aa6c3f9faba6b03bc193a6e61.png)
当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/47c5a34264373cc8e3a5a60128309b06.png)
当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/0116e1383a146ef6406d514764e87666.png)
②样本相关系数r的取值范围为[-1,1];
当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5fe9be2c6b3d8bf1e6ce9e9c0025ced7.png)
当
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5fe9be2c6b3d8bf1e6ce9e9c0025ced7.png)
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名校
解题方法
4 . 随着科技发展的日新月异,人工智能融入了各个行业,促进了社会的快速发展.其中利用人工智能生成的虚拟角色因为拥有更低的人工成本,正逐步取代传统的真人直播带货.某公司使用虚拟角色直播带货销售金额得到逐步提升,以下为该公司自2023年8月使用虚拟角色直播带货后的销售金额情况统计.
若
与
的相关关系拟用线性回归模型表示,回答如下问题:
(1)试求变量
与
的样本相关系数
(结果精确到0.01);
(2)试求
关于
的经验回归方程,并据此预测2024年2月份该公司的销售金额.(
,均保留一位小数)
附:经验回归方程
,其中
,
样本相关系数![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/8d421467d4fdb598e7b10e9fadffdabc.png)
参考数据:
.
年月 | 2023年8月 | 2023年9月 | 2023年10月 | 2023年11月 | 2023年12月 | 2024年1月 |
月份编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
销售金额 | 15.4 | 25.4 | 35.4 | 85.4 | 155.4 | 195.4 |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
(1)试求变量
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/11bc05f41215f9894e11d1df0465751a.png)
(2)试求
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/590b1c34d18d8ea88d0ff7a06a569aba.png)
附:经验回归方程
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/1db6103cb0f1d2bd6b19235d53ee7e98.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/9df74969fceec3a2e6561653bbd87b3c.png)
样本相关系数
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/8d421467d4fdb598e7b10e9fadffdabc.png)
参考数据:
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/0a2e0f6397ef5689e098bf2c16861d16.png)
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2024-04-10更新
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819次组卷
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13卷引用:第八章 成对数据的统计分析(知识归纳+题型突破)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(沪教版2020选择性必修第二册)
(已下线)第八章 成对数据的统计分析(知识归纳+题型突破)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(沪教版2020选择性必修第二册)湖北省武汉市2024届高中毕业班二月调研考试数学试题山东省菏泽第一中学八一路校区2024届高三下学期开学考试数学试题(已下线)热点8-2 概率与统计综合(10题型+满分技巧+限时检测)(已下线)专题08 统计案例分析(讲义)(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(分层练习,7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)【一题多变】 相关关系 回归分析(已下线)专题10.1 概率与统计的综合运用【十一大题型】(举一反三)(新高考专用)-2(已下线)9.1 线性回归分析(2)河北省保定市高碑店市崇德实验中学2024届高三下学期3月月考数学试题河南省名校联考2023-2024学年高二下学期4月月考数学试题(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用——课后作业(巩固版)(已下线)专题10 考前押题大猜想46-50
23-24高二下·全国·课前预习
解题方法
5 . 为帮助乡村脱贫,某勘探队计划了解当地矿脉某金属的分布情况,测得了平均金属含量
(单位:
)与样本对原点的距离
(单位:
)的数据,并作了初步处理,得到了下面的一些统计量的值.(表中
)
(1)利用样本相关系数的知识,判断
与
哪一个更适宜作为平均金属含量
关于样本对原点的距离
的回归方程类型?
(2)根据(1)的结果回答下列问题:
(i)建立
关于
的回归方程;
(ii)样本对原点的距离
时,金属含量的预报值是多少?
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/0ae09d0431d1befc3da0cc3d672b50af.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/294f5ba74cdf695fc9a8a8e52f421328.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/1ae21d5c24632c460496f4953a6eb32c.png)
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
6 | ![]() | ![]() | 60 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d6a5b1c19e4c57f1d259f8269e551c64.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/8901c469ca9b12a490dbb827c906215b.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
(2)根据(1)的结果回答下列问题:
(i)建立
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
(ii)样本对原点的距离
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/14d21726b82e52bbd091c3d3279ba584.png)
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2024-03-23更新
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374次组卷
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4卷引用:第04讲 拓展一:数学建模 建立统计模型进行预测(非线性回归模型)-【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)
(已下线)第04讲 拓展一:数学建模 建立统计模型进行预测(非线性回归模型)-【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)(已下线)第9章 统计 章末题型归纳总结-【帮课堂】2023-2024学年高二数学同步学与练(苏教版2019选择性必修第二册)(已下线)第八章 成对数据的统计分析总结 第一课归纳本章考点(已下线)模块二 专题1统计案例中决策分析问题(北师大高二)
23-24高二下·全国·课前预习
6 . 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
7 . 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)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4c85067c53e936ef32da818efe04bdbb.png)
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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)回归分析中,若
说明
之间具有完全的线性关系.( )
(2)若
,则说明成对样本数据间是函数关系.( )
(3)样本相关系数r的范围是
.( )
(4)变量之间只有函数关系,不存在相关关系.( )
(5)两个变量之间产生相关关系的原因受许多不确定的随机因素的影响.( )
(6)两个变量的相关系数越大,它们的相关程度越强.( )
(7)若相关系数
,则两变量
之间没有关系.( )
(1)回归分析中,若
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![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/9b0fffbec1fe851795dfdd448bf0d165.png)
(2)若
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/0116e1383a146ef6406d514764e87666.png)
(3)样本相关系数r的范围是
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/bca76d1044edf5df9a4388e3063ca9b5.png)
(4)变量之间只有函数关系,不存在相关关系.
(5)两个变量之间产生相关关系的原因受许多不确定的随机因素的影响.
(6)两个变量的相关系数越大,它们的相关程度越强.
(7)若相关系数
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/0116e1383a146ef6406d514764e87666.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/9b0fffbec1fe851795dfdd448bf0d165.png)
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名校
解题方法
9 . 某地区响应“节能减排,低碳生活”的号召,开展系列的措施控制碳排放.环保部门收集到近5年内新增碳排放数量,如下表所示,其中x为年份代号,y(单位:万吨)代表新增碳排放量.
(1)请计算并用相关系数
的数值说明
与
间具有较强的线性相关性(若
,则线性相关程度较高);
(2)求
关于
的线性回归方程,并据此估计该地区
年的新增碳排放.
参考数据:
,
,
,
,
,
,
.
参考公式:对于一组数据
,
,…,
,其回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式,相关系数r的公式分别为
,
,
.
年份 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
新增碳排放 | 6.1 | 5.2 | 4.9 | 4 | 3.8 |
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![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4fb540658171f0b12b6481f6a100eb84.png)
(2)求
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d053b14c8588eee2acbbe44fc37a6886.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/81dea63b8ce3e51adf66cf7b9982a248.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/a8e8936c9fe1e81726455908657a29fc.png)
参考数据:
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/4b2c6aedcf24d25c60d9003776b233eb.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/d7397095080de1d554a35cf76ea274ce.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/ffe1ef253b10ba4fec38bf7a7eca284e.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5b27421a2920471744c773c7db804859.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/b9917a5fc700544ca09d5f37d981d161.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/9e54eef02d751ca240ad33d6d9de8314.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/0d6705e119c75700d99fdd3a748a2c5d.png)
参考公式:对于一组数据
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/56720e2f2b0ddd72156da495923698da.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/2852ae85cfcc804b3192ea8543c88938.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/92abae836b8026511113ad8c3ea23028.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/7dd4c0c64df8779dce27b2e59b6ba13f.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/a58291bd91befe1061530246da983727.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/05a9c3fb6dd0f87259288a9deadc4319.png)
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2024-03-03更新
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694次组卷
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7卷引用:第八章 成对数据的统计分析(知识归纳+题型突破)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(沪教版2020选择性必修第二册)
(已下线)第八章 成对数据的统计分析(知识归纳+题型突破)-2023-2024学年高二数学单元速记·巧练(沪教版2020选择性必修第二册)陕西省韩城市2023-2024学年高二上学期期末统考数学试题(已下线)8.2 一元线性回归模型及其应用(分层练习,7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)9.1 线性回归分析(2)辽宁省沈阳市辽宁实验中学北校2023-2024学年高二下学期4月阶段测试数学试题(已下线)专题8.6 成对数据的统计分析全章八大压轴题型归纳(拔尖篇)-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)(已下线)人教B高二期末测试卷
解题方法
10 . 下图是某市2016年至2022年生活垃圾无害化处理量y(单位:万吨)与年份t的散点图.
(2)建立y关于t的回归方程(系数精确到0.01),预测2024年该市生活垃圾无害化处理量.
参考数据:
,
,
,
.
参考公式:
,
;相关系数
.
(2)建立y关于t的回归方程(系数精确到0.01),预测2024年该市生活垃圾无害化处理量.
参考数据:
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/7d3e6db46529684e4794703da135300a.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/cf33a251e9a1f2875032f14c15a52ee3.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/fb48f6ff4138a9b968d5b75fe777ff9f.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/923557f74987174405af890c9a772c48.png)
参考公式:
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/877ef29971341d8c39cce750b51fb5f0.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/5a27ee2016a157f6a463e86fff92d73c.png)
![](https://staticzujuan.xkw.com/quesimg/Upload/formula/a337578911e445bea5adf2dae2427ed0.png)
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