组卷网 > 知识点选题 > 相关系数的意义及辨析
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解析
| 共计 7 道试题
1 . 用向量夹角分析表中平均气温与海拔之间、平均气温与纬度之间的相关关系.
气温/℃6.91716.911.314.212.318.217.310.413.36.48.6
海拔/m364044204220284032003140336046502680397020802260
纬度32.233.83536.337.138.438.935.336.833.835.936.6
2023-10-07更新 | 40次组卷 | 1卷引用:湘教版(2019)选择性必修第二册课本习题 习题4.1
2 . 某研究者搜集了某种花的一些数据(见下表),试分别计算花瓣长与花枝长之间、花瓣长与花萼长之间的相关关系(结果保留三位小数).
花瓣长x494432423253363937454148453940343735
花枝长y272412221329142016212225231820152013
花萼长z191612171019151415211422221514151516
相关系数
2023-10-05更新 | 109次组卷 | 2卷引用:湘教版(2019)选择性必修第二册课本例题4.1 成对数据的统计相关性
21-22高二·湖南·课后作业
3 . 下表给出了某些地区鸟的种类数与这些地区的海拔的数据.分析鸟的种类数与海拔之间是否具有相关关系.

地区编号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

种类数

36

30

37

11

11

13

17

13

29

4

15

海拔/m

1250

1158

1067

457

701

731

610

670

1493

762

548

2022-03-07更新 | 93次组卷 | 2卷引用:4.1 成对数据的统计相关性
21-22高二·湖南·课后作业
4 . 在随机调查某校高三男生的身高和臂展时,得到下面的数据:

身高x/cm

176

171

165

178

169

172

176

168

173

171

180

191

179

臂展y/cm

169

162

164

170

172

170

181

161

174

164

182

188

182

(1)绘制身高与臂展的散点图,初步判断二者之间的关系;
(2)计算xy之间的相关系数,并根据计算结果说出你的判断.
2022-03-07更新 | 153次组卷 | 2卷引用:4.1 成对数据的统计相关性
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21-22高二·湖南·课后作业
5 . 某公司有15个分公司,它们的销售额x(万元)、广告费y(万元)、销售人员个数z的数据如下表所示:

编号

1

2

3

4

5

6

7

8

销售额x/万元

7800

8400

6100

5200

9700

8900

10000

9300

广告费y/万元

21

19

18

15

21

20

22

24

销售人员个数z

19

20

20

15

21

19

22

24

编号

9

10

11

12

13

14

15

销售额x/万元

6500

7300

4800

4500

6700

7500

9500

广告费y/万元

15

19

13

11

18

20

15

销售人员个数z

15

18

12

12

18

19

25

(1)试研究销售额与广告费之间、销售额与销售人员个数之间的相关关系.
(2)用向量夹角来分析上题中两组数据之间的相关关系.
2022-03-07更新 | 111次组卷 | 2卷引用:4.1 成对数据的统计相关性
20-21高二·江苏·课后作业
6 . 充气不足或过于膨胀会增加轮胎磨损,并减少行驶里程.对一种新型轮胎在不同压力下的行驶里程进行测试,数据如下表:
压力里程压力里程
3029.53337.6
3030.23437.7
3132.13436.1
3134.53533.6
3236.33534.2
3235.03626.8
3338.23627.4
(1)画出散点图;
(2)求出相关系数;
(3)将散点图与相关系数进行比照分析,并作出适当解释.
20-21高二·江苏·课后作业
7 . 下面的表里是统计学家安斯库姆(F. Anscombe)所提供的4组数据.这四组数据的线性相关系数非常接近,均约等于0.8161,它们的线性回归方程也基本一致,均可表示为
数据组A

x

10

8

13

9

11

14

6

4

12

7

5

y

8.04

6.95

7.58

8.81

8.33

9.96

7.24

4.26

10.84

4.82

5.68

数据组B

x

10

8

13

9

11

14

6

4

12

7

5

y

9.14

8.14

8.74

8.77

9.26

8.10

6.13

3.10

9.13

7.26

4.74

数据组C

x

10

8

13

9

11

14

6

4

12

7

5

y

7.46

6.77

12.74

7.11

7.81

8.84

6.08

5.39

8.15

6.42

5.73

数据组D

x

8

8

8

8

8

8

8

8

8

8

19

y

6.58

5.76

7.71

8.84

8.47

7.04

5.25

5.56

7.91

6.89

12.50

(1)这四组数据的线性相关程度真的如此一致吗?
(2)对哪个(些)组的数据,可以用回归直线来预测时的y值?
(3)分别对四组数据提出自己的见解.
2021-12-06更新 | 243次组卷 | 4卷引用:9.2独立性检验
共计 平均难度:一般