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解析
| 共计 4 道试题
1 . 某校20名学生的数学成绩和知识竞赛成绩如下表:

学生编号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

数学成绩

100

99

96

93

90

88

85

83

80

77

知识竞赛成绩

290

160

220

200

65

70

90

100

60

270

学生编号

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

数学成绩

75

74

72

70

68

66

60

50

39

35

知识竞赛成绩

45

35

40

50

25

30

20

15

10

5

计算可得数学成绩的平均值是,知识竞赛成绩的平均值是,并且
(1)求这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的样本相关系数(精确到).
(2)设,变量和变量的一组样本数据为,其中两两不相同,两两不相同.记中的排名是第位,中的排名是第位,.定义变量和变量的“斯皮尔曼相关系数”(记为)为变量的排名和变量的排名的样本相关系数.
(i)记.证明:
(ii)用(i)的公式求这组学生的数学成绩和知识竞赛成绩的“斯皮尔曼相关系数”(精确到).
(3)比较(1)和(2)(ii)的计算结果,简述“斯皮尔曼相关系数”在分析线性相关性时的优势.
注:参考公式与参考数据.
2023-05-19更新 | 1196次组卷 | 7卷引用:重庆市江北区第十八中学2023-2024学年高三上学期11月检测(一)数学试题
2 . 移动物联网广泛应用于生产制造、公共服务、个人消费等领域.截至2022年底,我国移动物联网连接数达18.45亿户,成为全球主要经济体中首个实现“物超人”的国家.右图是2018-2022年移动物联网连接数W与年份代码t的散点图,其中年份2018-2022对应的t分别为1~5.

(1)根据散点图推断两个变量是否线性相关.计算样本相关系数(精确到0.01),并推断它们的相关程度;
(2)(i)假设变量x与变量Yn对观测数据为(x1y1),(x2y2),…,(xnyn),两个变量满足一元线性回归模型   (随机误差).请推导:当随机误差平方和Q取得最小值时,参数b的最小二乘估计.
(ii)令变量,则变量x与变量Y满足一元线性回归模型利用(i)中结论求y关于x的经验回归方程,并预测2024年移动物联网连接数.
附:样本相关系数
2023-03-07更新 | 4042次组卷 | 16卷引用:河北省石家庄第二中学2023届高三下学期5月月考数学试题
3 . 小明在家独自用下表分析高三前5次月考中数学的班级排名y与考试次数x的相关性时,忘记了第二次和第四次月考排名,但小明记得平均排名,于是分别用m=6和m=8得到了两条回归直线方程:,对应的相关系数分别为,排名y对应的方差分别为,则下列结论正确的是(     

x

1

2

3

4

5

y

10

m

6

n

2

(附:
A.B.C.D.
2023-02-22更新 | 1966次组卷 | 8卷引用:重庆市巴蜀中学2023届高三高考适应性月考(六)数学试题
4 . 中国在第75届联合国大会上承诺,将采取更加有力的政策和措施,力争于2030年之前使二氧化碳的排放达到峰值,努力争取2060年之前实现碳中和(简称“双碳目标”),此举展现了我国应对气候变化的坚定决心,预示着中国经济结构和经济社会运转方式将产生深刻变革,极大促进我国产业链的清洁化和绿色化.新能源汽车、电动汽车是重要的战略新兴产业,对于实现“双碳目标”具有重要的作用.为了解某一地区电动汽车销售情况,一机构根据统计数据,用最小二乘法得到电动汽车销量(单位:万台)关于(年份)的线性回归方程为,且销量的方差为,年份的方差为.
(1)求的相关系数,并据此判断电动汽车销量与年份的相关性强弱;
(2)该机构还调查了该地区90位购车车主的性别与购车种类情况,得到的数据如下表:
性别购买非电动汽车购买电动汽车总计
男性39645
女性301545
总计692190
依据小概率值的独立性检验,能否认为购买电动汽车与车主性别有关;
(3)在购买电动汽车的车主中按照性别进行分层抽样抽取7人,再从这7人中随机抽取3人,记这3人中,男性的人数为,求的分布列和数学期望.
①参考数据:
②参考公式:(i)线性回归方程:,其中
(ii)相关系数:,若,则可判断线性相关较强.
iii,其中.附表:
2022-12-03更新 | 3971次组卷 | 14卷引用:湖南省常德市临澧县第一中学2024届高三上学期第五次阶段性考试数学试题
共计 平均难度:一般